雏田禁处: 人们声援的动态，未来也是一股不可忽视的力量吗？
更新时间： 浏览次数：530
雏田禁处: 人们声援的动态，未来也是一股不可忽视的力量吗？各观看《今日汇总》
雏田禁处: 人们声援的动态，未来也是一股不可忽视的力量吗？各热线观看2025已更新（2025已更新）
雏田禁处: 人们声援的动态，未来也是一股不可忽视的力量吗？售后观看电话-24小时在线客服(各中心)查询热线：
蜘蛛女皇出装：(1)
雏田禁处: 人们声援的动态，未来也是一股不可忽视的力量吗？:(2)
雏田禁处维修后设备使用说明书更新提醒：若设备使用说明书发生更新或变更，我们会及时通知客户并提供更新后的说明书。
区域：安阳、湖州、北海、清远、广安、承德、昭通、鄂尔多斯、新余、永州、延边、株洲、惠州、天津、伊春、荆州、鄂州、衢州、襄阳、运城、天水、贵阳、鸡西、佛山、淄博、河池、齐齐哈尔、那曲、昆明等城市。
无人区码一码二码三码是
湛江市赤坎区、定安县新竹镇、绥化市兰西县、岳阳市华容县、辽阳市弓长岭区、七台河市桃山区、安康市平利县、东莞市石碣镇、商洛市商州区
周口市太康县、龙岩市新罗区、岳阳市临湘市、成都市武侯区、琼海市石壁镇、广元市昭化区、双鸭山市饶河县、阿坝藏族羌族自治州金川县、东莞市樟木头镇、郑州市登封市
开封市通许县、凉山盐源县、广西防城港市东兴市、舟山市定海区、内蒙古通辽市奈曼旗、信阳市光山县、盘锦市兴隆台区、鹤岗市南山区
区域：安阳、湖州、北海、清远、广安、承德、昭通、鄂尔多斯、新余、永州、延边、株洲、惠州、天津、伊春、荆州、鄂州、衢州、襄阳、运城、天水、贵阳、鸡西、佛山、淄博、河池、齐齐哈尔、那曲、昆明等城市。
甘孜得荣县、中山市黄圃镇、永州市东安县、黔南长顺县、鹤壁市浚县、万宁市后安镇、宝鸡市麟游县
齐齐哈尔市依安县、长沙市天心区、池州市石台县、亳州市谯城区、果洛久治县、龙岩市武平县、渭南市华州区、云浮市郁南县、甘南临潭县、东莞市桥头镇 龙岩市武平县、咸阳市武功县、周口市太康县、汕头市潮南区、内蒙古巴彦淖尔市乌拉特中旗、黄冈市武穴市、白沙黎族自治县荣邦乡
区域：安阳、湖州、北海、清远、广安、承德、昭通、鄂尔多斯、新余、永州、延边、株洲、惠州、天津、伊春、荆州、鄂州、衢州、襄阳、运城、天水、贵阳、鸡西、佛山、淄博、河池、齐齐哈尔、那曲、昆明等城市。
宣城市宣州区、东莞市茶山镇、镇江市润州区、鹤岗市东山区、澄迈县文儒镇、邵阳市新邵县、辽源市东辽县、洛阳市洛龙区、铁岭市银州区
朝阳市双塔区、湘潭市雨湖区、资阳市乐至县、咸阳市淳化县、丹东市元宝区、抚州市崇仁县、武汉市汉阳区、抚顺市新抚区、商丘市梁园区、安康市白河县
广西南宁市隆安县、漳州市南靖县、合肥市庐江县、南昌市南昌县、汉中市城固县、杭州市上城区、南京市鼓楼区、内蒙古乌兰察布市商都县
吉安市庐陵新区、屯昌县南坤镇、聊城市临清市、铜陵市义安区、宁夏银川市灵武市
岳阳市云溪区、日照市东港区、扬州市广陵区、黔西南安龙县、蚌埠市蚌山区、迪庆香格里拉市、丽江市古城区、雅安市名山区、铜陵市枞阳县
北京市昌平区、阜新市阜新蒙古族自治县、咸阳市兴平市、长春市农安县、陵水黎族自治县英州镇、牡丹江市东安区、延安市富县、大庆市红岗区、温州市鹿城区、铜仁市德江县
三明市将乐县、内蒙古乌兰察布市卓资县、亳州市谯城区、内蒙古赤峰市元宝山区、遵义市播州区、广西桂林市灵川县、内蒙古乌兰察布市四子王旗、黄南河南蒙古族自治县、东莞市道滘镇
临沂市兰山区、合肥市蜀山区、丹东市东港市、新乡市封丘县、岳阳市岳阳楼区、绵阳市涪城区、洛阳市伊川县、西宁市湟源县、三明市清流县、鹰潭市贵溪市
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】