近年来，重庆开州区赵家街道紧扣“141”基层智治体系建设要求😆，深度融合数字化手段于基层治理全流程，精准聚焦农村道路安全巡🎉查、重点群体服务、城乡人居环境治理三大核心领域。通过智能任务🔥派发、实时数据监测以及闭环事件处置，推动基层治理从传统的“自💯上而下”模式向“上下联动”转变，治理方式也从“人力驱动”逐步🥳升级为“数智赋能”，显著提升基层治理效能。 从“被动应🎉对”到“主动智治”：让应急预案“活”起来 赵家街道辖区😆内农村道路纵横交错，总里程达328公里，覆盖23个村（社区）😉，其中高速路转盘、园区交叉路口等重点路段多达11处。以往，依🙌赖“人海战术”的巡查方式存在诸多弊端，因人力不足导致巡查覆盖👏存在盲区，巡查效率低下。“过去，每天要耗费大半天时间才能巡查🙄几条村道，光是填写纸质台账就占据了一半时间，遇到突发情况根本🙌来不及做出有效反应。”街道执法队员回忆起过往，满是感慨。 😎 近年来，赵家街道将“141”基层智治平台拓展至道路安全领👍域，构建了一套“一张图管理、全要素感知、智能化响应”的先进治🙄理体系。借助GIS地理信息系统，全街道道路实现精准标注，把南🙄山森林防火通道、临水临崖路段等38个风险点纳入动态监测范围。😅平台还接入违停乱放、车流量监测等12类数据源，当暴雨、大雾等😡极端天气触发红色预警时，系统会迅速自动生成巡查任务，并精准推😀送至就近巡逻人员的手机端，同时规划出最优巡查路线。 “⭐现在，我们的预案真正‘活’起来了。”街道执法队员一边演示执法😆终端上的操作界面，一边介绍道，“就像近期国庆、中秋‘双节’期😴间，返乡人员大幅增多，我们利用重点路段的AI感知摄像头，在车😴辆违停一分钟内就能自动喊话劝离，若超过规定时间，相关信息会立👏即上传至手机平台。这样一来，我们从接到消息到赶赴现场处置，平😂均耗时缩短至10分钟以内，处置效率得到极大提升。” 据😜统计，今年以来，平台已自动触发应急预案217次，道路隐患处置🎉时效从平均36小时缩短至8小时，效率提升78%。 从“💯人力驱动”到“数智赋能”：治理模式“新”起来 在重点群😀体服务方面，赵家街道针对独居老人、留守儿童等8类特殊人群，创😂新推出了“五色管理”机制。通过整合民政、卫健、教育等多部门数🥳据，为487名重点人员建立了详细的电子档案，系统依据健康状况😂、服务需求等维度，自动生成“红-黄-蓝-绿-紫”五色标签。 🙌 “红色标签代表高风险群体，系统会每日推送关怀提醒。”街🤗道社事办主任介绍道。以帅兴社区独居老人张婆婆为例，她因患有脑🔥梗被标记为“红色”。近日，社区服务人员发现她连续2天出门，立💯即向平台和社区医生推送预警。工作人员迅速上门，发现老人身体不🤔适后，及时联系医院开通绿色通道，成功避免意外发生。 在😎城乡人居环境治理领域，街道通过部署151个智能摄像头，构建起👏“天上看、地上查、网上管”的立体化监管网络。当系统识别到游摊🥳散贩、垃圾堆积等异常情况时，会自动生成事件并推送至责任网格，🤩现场处置完毕后即可结案。 今年以来，平台累计处置环境问🥳题1323件，整改率达到100%，街道也因此获评“重庆市人居😘环境示范乡镇”。 从“单点突破”到“系统重构”：治理效🙌能“提”起来 “数智赋能不是简单叠加技术，而是对治理体😀系的系统性重塑。”赵家街道党工委书记表示，通过“141”基层😊智治平台，街道构建起“街道统筹-村社联动-网格响应”的三级治🔥理架构，将原先分散的业务系统整合为“一张网”。 在机制😆创新层面，街道建立“事件上报-智能分拨-处置反馈-考核评价”💯全流程闭环。网格员通过手机平台上报问题后，系统根据事件类型、🥳地理位置自动匹配处置部门，并设定2小时响应、24小时办结的时🎉限要求。处置结果纳入部门年度考核，倒逼责任落实。 数据👏显示，平台运行以来，街道跨部门协作事件处置效率提升75%，重🔥复投诉率下降45%。“过去群众反映一个窨井盖问题，可能需要打🙄3、4个部门电话，现在通过平台一键上报，系统自动派单给市政、❤️交通等责任单位，谁拖延、谁担责一目了然。”园区服务中心有关工😘作人员表示。 数字赋能下的赵家街道，基层治理正在变得更😎精准、更高效。技术赋能不仅改变了工作方式，更重塑了治理理念，🤯为乡村振兴注入新活力。 上游新闻 谭柯 实习生 张一诺😆 通讯员 陈林 刘镇源返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多