準備好了迎接工作,工作卻臨時「爽約」了——據封面新聞等媒體報導,今年以來,多地師範類應屆畢業生在籤好「三方協議」後,擬入職的學校以招生不足為由,或不再錄用,或暫緩入職,或調崗。這幾乎是雙輸的局面:師範生錯過了最佳求職期,維權困難;學校則說自己很無奈——招生規模低於預期,不需要那麼多老師。 此前,2024年,有媒體報導,不少企業與已籤好「三方協議」的應屆畢業生解約,且這些公司大部分在行業裡發展勢頭較好,如新能源汽車、通信軟體等。其中,一部分畢業生落戶也受到影響。 所謂「三方協議」,全稱叫《全國普通高等學校畢業生就業協議書》,由畢業生、用人單位、學校三方籤署,明確應屆畢業生戶籍、檔案、保險、公積金等一系列問題。它不同於勞動合同,不受勞動法保護。畢業生拿著它去用人單位入職後,才會籤署勞動合同。 曾經,一些高校畢業生是三方協議的毀約方,一些用人單位通過約定天價違約金來制約大學生毀約。2019年,為了更好保障應屆畢業生的權益,讓他們在選擇有變時不必承受過重的代價,教育部提出建議,違約金不得超過5000元。如今,企業「違約」時,違約金也是5000元。有學生對媒體說,幾千元錢難以彌補他們的損失,雙方很可能產生更多糾紛和爭執。 應屆生的就業保障好不好,是全社會關注的熱點。有專家說,可以將「三方協議」納入勞動法,遇到糾紛時,啟動勞動監察或勞動仲裁機制。也有學校把違約的企業拉入校園招聘的黑名單。 在我看來,只有引導招聘市場良性發展,才能更好地保護雙方的利益。社會既要充分保障應屆生的權益,也要保護企業校園招聘的積極性。如果對企業的處罰過重,企業縮小校園招聘的規模和範圍,將進一步壓縮應屆生的就業空間。 營造一個和諧、友好的就業環境,不只是求職者和企業雙方的事,還需要法律體系能跟得上就業形勢的新變化;政府部門積極有為,及時調和雙方的矛盾;教育系統能為「被違約」的學生提供更多支持。 比如,當企業確實因經營問題,不得不違約時,政府部門可以介入,讓「被違約」的畢業生保有應屆生的身份,不會喪失應屆生原有的權益。對多次、頻繁違約的企業,政府部門則要加強監管。 目前,「三方協議」的違約更多以提起民事訴訟的方式解決。面對越來越多的違約情況,是否可以考慮拓寬申訴渠道,讓被違約的學生反映情況更方便?又是否能夠為被違約者提供法律援助和就業指導,而不是讓他們陷入「自認倒黴」、不得不匆忙「落地」的境地? 如果用人單位確因經營狀況不佳要解約,也應該有更溫情、人性化的方式。比如,違約企業或許可以向同行業的其他企業推薦這些「被違約」的應屆生,讓他們有被看見、被錄用的機會。 據媒體報導,一些民辦學校違約,是因為招生人數「嚴重背離預期」。也許,提前做好人力資源調研與規劃,明確當年用人需求,可以減少這種令人惋惜的錯位。 此外,「契約精神」不是「自覺」發生的,明確企業違約的賠償標準,也應是法治發力的方向。 對於那些即將離開校園卻忽然失去落腳點的年輕人,高校也不妨給予更多支持。比如,有能力的學校可以為「被違約」的畢業生提供宿舍暫住、幫助他們接觸新的工作機會。針對來校開展校園招聘的單位,學校應該開展充分的背景調查工作,並在籤好「三方協議」後,積極跟進畢業生的入職進展。 一篇名為《信用法治視角下企業違反就業三方協議的治理路徑》的論文提供了新解法:高校可以在合法範圍內收集違約企業的信用信息,提交給當地公共信用信息管理機構,經審核後對外發布。 高校作為「三方協議」的一方,披露違約企業的行為具有一定公信力。高校公開披露的信息數據也可以被納入國家信用體系,作為考核企業管理的硬指標。 靠學生「認倒黴」、企業「認罰款」,不是系統性解決就業違約問題的思路。真心想為這些年輕人做點事,能想的辦法還有很多。 魏晞 來源:中國青年報
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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