新澳资料精选资料大全: 回顾历史的教训，未来我们该如何总结？
更新时间： 浏览次数：23
新澳资料精选资料大全: 回顾历史的教训，未来我们该如何总结？各热线观看2025已更新（2025已更新）
新澳资料精选资料大全: 回顾历史的教训，未来我们该如何总结？售后观看电话-24小时在线客服(各中心)查询热线：
澳门一肖一码100%精准一：(1)(2)
新澳资料精选资料大全
新澳资料精选资料大全: 回顾历史的教训，未来我们该如何总结？：(3)(4)
全国服务区域：白山、吕梁、包头、沧州、宜春、大同、上饶、阿拉善盟、盐城、乌鲁木齐、曲靖、定西、西双版纳、赣州、果洛、安顺、阜阳、荆门、和田地区、菏泽、伊犁、东营、鹤壁、山南、常州、宿州、蚌埠、榆林、湖州等城市。
全国服务区域：白山、吕梁、包头、沧州、宜春、大同、上饶、阿拉善盟、盐城、乌鲁木齐、曲靖、定西、西双版纳、赣州、果洛、安顺、阜阳、荆门、和田地区、菏泽、伊犁、东营、鹤壁、山南、常州、宿州、蚌埠、榆林、湖州等城市。
全国服务区域：白山、吕梁、包头、沧州、宜春、大同、上饶、阿拉善盟、盐城、乌鲁木齐、曲靖、定西、西双版纳、赣州、果洛、安顺、阜阳、荆门、和田地区、菏泽、伊犁、东营、鹤壁、山南、常州、宿州、蚌埠、榆林、湖州等城市。
新澳资料精选资料大全
宁波市奉化区、天津市滨海新区、内蒙古呼和浩特市赛罕区、延边汪清县、黄石市铁山区、宁波市北仑区、宜宾市叙州区、澄迈县福山镇
杭州市淳安县、安康市岚皋县、怀化市沅陵县、亳州市蒙城县、安庆市宿松县、定西市陇西县、文昌市文城镇、烟台市莱山区、淮北市烈山区
淮安市洪泽区、鞍山市铁东区、镇江市句容市、雅安市雨城区、连云港市海州区、定西市临洮县驻马店市驿城区、中山市中山港街道、宜昌市宜都市、东方市三家镇、深圳市坪山区、深圳市盐田区、郑州市上街区临沧市镇康县、湘西州龙山县、临沧市云县、汕头市澄海区、黔南贵定县、广西贺州市八步区重庆市南岸区、株洲市炎陵县、徐州市鼓楼区、广西南宁市西乡塘区、广西百色市右江区、宜昌市兴山县、张家界市慈利县、太原市杏花岭区
中山市南头镇、焦作市解放区、宁德市福安市、淄博市桓台县、海北门源回族自治县、荆州市江陵县驻马店市平舆县、衢州市柯城区、德州市陵城区、白沙黎族自治县打安镇、丹东市振兴区、成都市都江堰市朝阳市凌源市、昭通市大关县、邵阳市邵阳县、内蒙古兴安盟扎赉特旗、连云港市灌南县、鹤壁市鹤山区、甘孜炉霍县、昆明市富民县、扬州市广陵区、重庆市垫江县东莞市厚街镇、洛阳市洛龙区、九江市庐山市、昆明市寻甸回族彝族自治县、西安市长安区、广西崇左市龙州县、五指山市南圣信阳市平桥区、内蒙古阿拉善盟阿拉善右旗、海南贵南县、怀化市芷江侗族自治县、杭州市余杭区、昆明市禄劝彝族苗族自治县、肇庆市四会市、西安市未央区
上海市杨浦区、中山市五桂山街道、齐齐哈尔市克山县、宜昌市五峰土家族自治县、海南共和县酒泉市玉门市、齐齐哈尔市甘南县、盐城市滨海县、文山丘北县、内蒙古呼伦贝尔市扎赉诺尔区、海东市循化撒拉族自治县、甘孜泸定县、开封市顺河回族区眉山市青神县、阜阳市颍东区、广西桂林市灵川县、大理漾濞彝族自治县、内蒙古包头市昆都仑区、昆明市东川区、岳阳市岳阳县、滁州市天长市、五指山市毛道、宁夏中卫市中宁县舟山市定海区、吉安市青原区、莆田市荔城区、广西南宁市兴宁区、抚顺市抚顺县
甘孜稻城县、荆州市江陵县、红河弥勒市、昌江黎族自治县乌烈镇、南昌市新建区、内蒙古鄂尔多斯市达拉特旗、宝鸡市陈仓区广西玉林市陆川县、榆林市靖边县、宁夏吴忠市同心县、运城市绛县、西宁市城西区
甘孜九龙县、重庆市巴南区、大兴安岭地区呼玛县、三门峡市渑池县、南充市高坪区乐东黎族自治县九所镇、巴中市平昌县、临沂市河东区、内蒙古通辽市霍林郭勒市、郴州市资兴市、太原市万柏林区、内蒙古鄂尔多斯市鄂托克前旗南平市顺昌县、五指山市毛阳、周口市鹿邑县、绥化市兰西县、天津市宝坻区、郑州市荥阳市、广西桂林市兴安县、文昌市会文镇、运城市万荣县、铜仁市思南县
东营市东营区、南充市仪陇县、东莞市横沥镇、杭州市桐庐县、吉安市井冈山市、宜宾市江安县、辽源市西安区、上饶市铅山县、恩施州来凤县蚌埠市禹会区、衢州市江山市、楚雄禄丰市、东莞市企石镇、温州市鹿城区、宁夏吴忠市利通区、内蒙古乌兰察布市兴和县、宜春市丰城市阜阳市颍泉区、温州市永嘉县、安康市平利县、滨州市博兴县、普洱市宁洱哈尼族彝族自治县、乐山市市中区、吕梁市石楼县、儋州市排浦镇、吉安市峡江县、嘉峪关市峪泉镇
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:刘湃】