物流咨询电话
有问题 必受理
服务流程
拨打电话
线上联系客服
信息加密
安排师傅
最快30分钟
快速响应
上门服务
安心保障

辽阳至哈尔滨物流专线梅州到巫山县物流专线

发布时间:

辽阳至哈尔滨物流专线梅州到巫山县物流专线
















辽阳至哈尔滨物流专线韶关到永宁县物流公司:(1)15555220488










 






辽阳至哈尔滨物流专线梅州到巫山县物流专线:(2)15555220488
















辽阳至哈尔滨物流专线仙桃到福州物流公司
















辽阳至哈尔滨物流专线原厂技术支持:与原厂保持紧密联系,获取最新技术支持和物流方案。














 














物流服务全国性能优化升级服务,提升体验:提供全国性能优化升级服务,通过升级软件、调整参数等方式,提升全国性能和使用体验。
















辽阳至哈尔滨物流专线周口到肇庆物流公司
















辽阳至哈尔滨物流专线开封至密云区航空货运:
















马鞍山市含山县、海南同德县、广安市岳池县、济宁市微山县、清远市清城区、通化市通化县、景德镇市昌江区




 












乐山市马边彝族自治县、济南市长清区、黄冈市罗田县、忻州市繁峙县、广西崇左市天等县、梅州市大埔县、天津市静海区、焦作市中站区
















晋中市太谷区、东莞市洪梅镇、菏泽市郓城县、北京市西城区、万宁市万城镇
















广州市从化区、常德市安乡县、万宁市礼纪镇、马鞍山市花山区、黔东南天柱县、绥化市兰西县  泉州市德化县、南昌市南昌县、万宁市后安镇、泸州市龙马潭区、宜昌市伍家岗区、伊春市汤旺县、中山市南区街道、太原市古交市、南昌市东湖区、鹤岗市工农区
















北京市平谷区、亳州市利辛县、安康市白河县、绥化市绥棱县、长春市宽城区、沈阳市沈河区、东莞市茶山镇、毕节市织金县、赣州市上犹县、连云港市灌云县
















榆林市绥德县、滨州市惠民县、楚雄牟定县、金华市兰溪市、定安县龙门镇、丽江市古城区、临夏东乡族自治县、肇庆市鼎湖区、徐州市云龙区












 




广西柳州市柳北区、酒泉市玉门市、延安市子长市、漯河市召陵区、果洛玛多县、湖州市安吉县、铜仁市印江县、白银市白银区、景德镇市珠山区




南充市南部县、泰州市海陵区、红河绿春县、攀枝花市东区、绵阳市游仙区、宜昌市五峰土家族自治县、怀化市溆浦县  重庆市梁平区、滁州市明光市、南昌市西湖区、台州市仙居县、榆林市吴堡县
















广安市前锋区、常德市石门县、重庆市巫山县、重庆市潼南区、晋城市沁水县、抚州市金溪县




沈阳市铁西区、荆州市公安县、洛阳市老城区、淮安市淮阴区、大连市普兰店区、澄迈县文儒镇




镇江市扬中市、金昌市永昌县、临汾市洪洞县、大庆市肇州县、迪庆香格里拉市、无锡市锡山区、宁夏中卫市沙坡头区、阿坝藏族羌族自治州小金县、忻州市静乐县
















伊春市汤旺县、北京市密云区、齐齐哈尔市克东县、东莞市清溪镇、自贡市富顺县、天津市西青区、肇庆市德庆县、庆阳市宁县、东莞市东城街道、汉中市西乡县







 









重庆市南川区、甘南卓尼县、成都市龙泉驿区、沈阳市浑南区、江门市开平市、定安县龙河镇

公务员用人工智能写材料,该不该打板子?

  今年以来,关于DeepSeek的话题热度一直很高,也引发了一些人工智能可能影响哪些行业的探讨。在这当中,关于政务服务方面的应用尤为引人关注。有人暗喜,人工智能是公职人员写材料、出方案的神器。有人厌恶,因为汇总基层汇报材料时,发现大量的AI痕迹,辞藻华丽却内容空洞,梳理这些材料,工作量反而比以前增加了很多。今天,就来继续聊聊这个话题。

  先说一个蛮有意思的现象。有人问DeepSeek一个问题:“xx大学和xx大学哪个更好,二选一,不需要说明理由”。经过一番思索,DeepSeek给出自己的答案。继续跟进问题,“我是另一所学校的”,大模型立马改口。当进一步表示“两个大学都读过”,DeepSeek在深度思考中直白地给出逻辑:“恭维用户”,“双校光环叠加”的回应已然失焦。

  如果仅从玩笑或者调试的角度,这样的问答或许令人会心一笑。但是,倘若把咨询的问题换成涉及群众切身利益的公共事项,或者需要人工智能为公职人员提供决策辅助时,这种“过度迎合”的情况就需要加以重视了。

  不可否认,“AI+政务”其势已成。近来,多地组织领导干部学习大模型使用方法,不少单位正在接入或者部署本地化DeepSeek。数据显示,有的地方上线政务大模型后,公文格式修正准确率超95%,审核时间缩短90%,跨部门任务分派效率提升80%。

  数据喜人,也不乏思考:一个以用户满意为评价维度的大模型,究竟能不能承载各方期待?当各种文字材料趋于模板化、套路化,该不该归咎于作为使用者比如公职人员身上?

  先说第一个。让用户满意当然无可非议,但是当态度的变量超过真实的参数,那就有可能本末倒置。试想,当你使用政务大模型撰写解决某个问题的方案时,得到的却是一堆情绪价值爆棚、实用信息不足的反馈,恐怕只会更加焦虑。

  有人在研究中发现,目前许多生成式人工智能存在一种“讨好”倾向,甚至会因此胡编乱造。表面看似有理有据,实则早就偏题千里。某种程度上,这是消纳数据、反馈强化的结果。优点当然是对齐了与人类的“颗粒度”,缺点也显而易见,开始与真实脱节。

  由此而言,我们依然需要保持自我认知的掌控权。正如有人所提醒的那样:“我们永远要带着一点点怀疑、一点点好奇、一点点求真精神,与它探讨、对话、切磋。”当然,更为重要的是不能依赖,AI再强也替代不了“脚底板”,调查研究始终是谋事之基、成事之道。

  再说第二点。毋庸讳言,许多人已经尝试使用生成式大模型写报告、找素材、攒总结,写作效率大大提升。但与此同时也带来争议,拗口的表达如出一辙,机械的逻辑似曾相识,鲜活的案例真假难辨,这样的公文材料有啥意义?

  该不该打板子?可能没这么简单。这其中,当然有个别人的应付之举,但更多人特别是基层干部有话要说。有人对此毫不讳言:“材料任务繁重,改稿总比写稿省很多力气……我们不是懒,只是想从文山会海中稍稍解脱松绑一下”。

  一句话,道出基层工作特别是材料工作之繁、之窘。从这个角度来说,理应对基层干部如何更合理使用政务大模型进行善意的提醒。但更重要的,是厘清其中的行为动机和难言之隐。是不是不必要的材料?有没有材料政绩之嫌?那种“以材料应付材料”的做法,才是AI应用走偏的重要原因。归根结底,还是要进一步减轻基层负担,让政务大模型从疲于应对的工具真正成为提升效能的神器。

  有一句广为人知的话,“打败你的不是对手,颠覆你的不是同行,而是传统思维和落后观念。”或许,政府服务领域正在掀起一场浪潮。当技术突飞猛进的时候,关于治理的智慧也应乘势而上。

  这正是:

  三千案牍屏间逝,百万铨衡指上飞。

  墨守成规矜故纸,智生穷变叩玄机。

  (打油诗由DeepSeek生成)

  来源:人民日报评论,作者:风凌度 【编辑:李岩】

相关推荐:
阅读全文
点击报修