「主理人」風評反轉，小眾審美應服務大眾生活
2026-01-13 16:04 7,834次浏览近日，「寧好•少年創變者」網格治理體驗官項目正式按下青春啟動鍵。在歷史與現代交織的百年昌平路街角，一群00後、10後們走進昌平綜合網格，深入了解並參與綜合網格的工作，與職能部門思想碰撞，攜手討論社區治理難題。新民晚報記者獲悉，該項目是由江寧路街道學生社區實踐指導站與昌平綜合網格聯合策劃並開展的，通過構建「認知-體驗-創變」三級成長體系，讓市一中學、七一中學、彭浦中學的15位學子走出課本，在派出所的接警臺前觸摸社區安全脈搏，在市場所的「明廚亮灶」監控屏裡探尋民生溫度，在城管隊員的柔性執法現場感悟治理智慧。同時，也讓他們以新生代視角為基層治理注入鮮活能量，更讓「人人參與、人人負責、人人奉獻、人人共享」的城市治理共同體理念，在年輕血脈中生根發芽。這群「少年創變者」用腳步丈量社區，沉浸式體驗社區治理。周警官詳細介紹了派出所的工作職責，少年們通過真實案例了解「110接警流程」，發現「調解鄰裡糾紛比破案更需要智慧」。在市場所，他們跟著執法人員了解「明廚亮灶」工程，看到學校後廚，學會用「望聞問切」識別問題產品。當05後少年發現，與自己對話的市場所導師竟是十年前的校友，這場跨越時空的治理傳承，被賦予了更為特色的意義。在城運中心，他們親眼見證城管隊員如何用「柔性執法」化解佔道經營矛盾，通過互動問答，解開了心中對「城管」這一職業積壓多年的困惑。他們還穿上「昌平街區志願者」橙馬甲，共同參與了昌平路志願服務日活動。在帶著問題參與各項實踐，並通過交流了解了各職能部門的職責、執法邊界後，同學們針對綜合網格拋出的議題，模擬討論了一系列「接地氣」的民生問題——老舊商住樓發生電梯困人事件，如何預防？同學們圍繞老舊電梯如何平衡日常維護突發應急，合理使用維修基金推進設備更新，「三駕馬車」形成治理合力等方面各抒己見。某菜店和行人發生衝突，是為了什麼？同學們聚焦菜店的實際需求，與周邊居民對環境改善的渴望，對如何構建「疏堵結合」的長效機制，如何激勵商戶自律等問題表達了看法。小林同學的自行車去哪兒了？同學們關注到商圈非機動車停放亂象，討論了小林自行車丟失的原因。首先，商場北側機動車數量遠高於北側，這是南北兩側機動車停放不均的問題。因此，建議在北側建立禁停區，或者派遣人員直接站在北側停車區，或者單獨找出一塊靠近商場的地方，用於非機動車或機動車的停放處。家長表示，這樣的活動很有意義，「有些部門的職能自己也了解得不多，參與這樣的活動讓孩子對身邊事有了更多的思考。通過帶著具體問題去實踐，感覺社區的事，變成了自己的事，和社區的距離一下子拉近了」。當「少年創變者」開會提建議時，職能部門的導師們都認真記錄了他們的建議，並適時地給出了點評和回應。這場青春與治理的對話讓00後和10後們理解了「社區不是別人的事」，也讓職能部門看到，年輕人的眼睛裡藏著社區治理的未來答案。每個參與者都是社區治理的「細胞單元」，每份青春創意都可能成為破解治理難題的「金鑰匙」。
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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