【成都世運會】成都世運會閉幕式舉行第一次全要素合排
2026-01-23 07:54 1,379次浏览在曹楊新村街道桂楊園居民區黨總支書記周利華的電腦裡，一張表格則清晰記錄了近年來三個小區的成長與蛻變：業委會換屆、物業服務企業續聘全覆蓋，停車管理條例的制定與實施均已完成，充電樁增設、擾民樹修剪、下水管道疏通等惠民利民的「小事」更是密布其間。桂楊園居民區坐落在曹楊轄區西部，東邊緊挨著楊柳青路，擁有著桂巷新村80-82號、77-79號及多層住宅三個自然小區。在周利華看來，這麼多民生工程之所以「辦得下來」，離不開一項關鍵性工作——黨建引領物業治理「質價雙提升」。「一方面，業主對公共空間保潔敷衍、綠化區域打理不周、小區路燈照明昏暗等問題積怨已久，投訴不斷，另一方面，低廉的物業費也確實讓物業管理服務一直處於捉襟見肘的狀態，連基本保障都難以維繫。彼時雙方的零和博弈，讓服務質量提升成為了懸而未解的難題。」周利華回憶道。「怪圈」難破，但基層治理的出發點和落腳點卻從未動搖。秉持著「民之所憂，我必念之；民之所盼，我必行之」的工作原則，桂楊園居民區黨總支以組織優勢穿透困局藩籬，一場黨建引領下的物業服務價值重構實踐就此展開。解題關鍵：「面對面坐診」下的矛盾調和質價雙提，講究「服務增值的硬底氣」，又講究「協商共識的軟智慧」。桂楊園居民區黨總支充分發揮黨建引領作用，結合業委會換屆圓滿完成及物業服務企業即將面臨續聘兩大關鍵節點，圍繞「質的飛躍」與「價的共識」兩大維度精準發力。黨總支牽頭搭建協商平臺，組織業委會代表、樓組長與物業方「面對面坐診」，將社區居民關心的綠化、保潔、照明、流浪貓治理等訴求「搬」上協商桌，並梳理成詳細的「整改清單」，要求對方拿出具體的整改措施與明確的時間表，用「質的飛躍」為物業費上調打下信任根基。在物業進行針對性整改的同時，業委會積極組建監督小組，對整改過程進行全程跟蹤、實時反饋，形成「居民下單-物業接單-監督跟單-居民評單」的良性閉環。當困擾居民已久的「急難愁盼」被精準識別並逐一「銷項」，物業服務質量的可見提升便成為了價格調整最有力的背書。期間，業委會同步發起物業費調價徵詢，力求凝聚「價的共識」，為物業服務的可持續發展注入新活力。「質在先，價跟上，透明公開有保障，業主們心裡才有底。」據周利華介紹，如今，桂楊園一小區已啟動物業費五年漸進調價機制，從基礎價位逐年小幅上漲，另外兩個小區的物業費調價工作也在穩步推進中。「服務上去了，花錢買服務才值當，大家感受到實實在在的變化，自然願意為提升的服務買單。」機制創新：「質價雙提升」帶來的善治循環值得一提的是，「質價雙提升」不僅夯實了物業管理服務根基，更催生了社區治理「自我造血、良性運轉」的創新機制，為桂楊園居民區注入了可持續的善治動能。停車費、廣告費等公共收益，如今已成為滋養社區的「源頭活水」。在黨建引領居委會、業委會、物業「三駕馬車」的強力推動下，公共收益「反哺」小區維修基金的新興模式已在兩個小區內落地生根，而這筆寶貴的「活錢」也迅速轉化為了解決民生痛點、提升環境品質的實效，成功解決擾民樹修剪、老舊滅火器批量更新等「急難愁盼」問題。此外，「質價雙提升」的探索實踐，還更深層次觸發了基層自治的流程再造與長效機制的科學構建——在做好基礎服務的基礎上，物業方廣泛收集來自社區居民的意見和建議，社區內定期召開居委會、業委會、物業的三方議事會，通過「議題收集-分級協商-共識決策-落地跟蹤」的規範流程，實現訴求的閉環響應與問題的源頭化解，並將協商共治固化為長效運行機制。這不僅大幅提升了社區自治共治的工作效率，更將矛盾化解於前端，形成了一條清晰、可預期的解決路徑。「現在機制轉起來了，問題解決了，錢花得明白了，人心也更凝聚在一起，自治共治更有力量了。」周利華表示，接下來，黨總支將持續深化「質價雙提升」機制內涵，鞏固現有治理成果，進一步激發居民參與社區事務的主動性和創造性，共繪品質家園新畫卷。
上海8月8日電 (記者 鄭瑩瑩)OpenAI最新發布其人工智慧模型GPT-5，引發業界關注。AGI(通用人工智慧)加速來了嗎？北京開放傳神科技有限公司(OpenCSG)創始人兼CEO陳冉8日就此話題接受記者採訪時表示，目前行業模型的能力還處於中早期，在通往AGI的方向上還需要大幅提升，而這其中有個關鍵要素是適配的原生數據不足。 中國首個大模型創新生態社區——模速空間地處上海徐匯區。北京開放傳神科技有限公司是首批入駐模速空間的企業之一。 陳冉解釋，網際網路時代，伴隨各種App的湧現，用戶交互方式發生顯著變化，由此帶來信息爆炸；而AI(人工智慧)時代，真正的新交互方式還沒到來，包括人與智能體、智能體與智能體之間的信息交互還沒達到一個成熟的階段，仍待發展，因此能「投餵」給模型的數據也還需積攢、沉澱。 北京智譜華章科技股份有限公司總裁王紹蘭此前在2025世界人工智慧大會上指出，從大模型到AGI，行業還有很長的路要走。「如果比照自動駕駛分級，把從大模型到AGI分成5級的話，我們可能只在第3級，這條路走了一半都不到。大模型的基礎模型部分還在快速地發展，我們還要持續去做，也願意投入更大的力量。」 在大模型發展加速期，大模型企業該向左走(繼續大量投入基礎模型研發)還是向右走(深入落地來構建商業閉環)？行業怎麼平衡基礎模型的投入以及應用落地的努力？ 王紹蘭認為，除了基礎模型「底座」，企業也要持續推動大模型的商業化應用。「因為大模型就是拿來用的，如果大模型一直是純理論研究，不去做商業化落地，我們怎麼證明大模型真正能改變產業呢？我們其實不需要等到大模型真的引領生產力革命的那一天，因為大模型的能力在不斷地擴充、不斷地發展。」 上海稀宇科技有限公司(MiniMax)副總裁嚴奕駿認為，自研底層技術能為企業帶來更高的發展上限，而產品能讓用戶體驗到大模型能力，從而進一步提高AI滲透率。(完)
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