在我國,“公車改革”最早始于1994年,曾被稱為“難啃的骨頭”,其中有一部分原因是,同一行政級(jí)別的不同崗位用車需求可能差別很大,另外不同地區(qū)的用車需求也不一樣,因此,“公車改革”在各個(gè)地方的效果也有明顯的差異。而現(xiàn)在,“公車改革”可以利用“互聯(lián)網(wǎng)+”的思維。
2016年上半年,江西上饒市與滴滴簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議,由滴滴根據(jù)上饒市的公務(wù)出行需求,為上饒市提供“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)用車”服務(wù)解決方案,這也是滴滴宣布提供公車解決方案以后,首次與地方政府合作。
從具體的落地形式來看,公務(wù)用車其實(shí)跟大家使用滴滴出行類似:在手機(jī)上安裝“滴滴政務(wù)版”APP客戶端之后,公務(wù)人員可以按照公務(wù)出行需求選擇相應(yīng)的平臺(tái)提出用車申請(qǐng),并通過設(shè)置權(quán)限進(jìn)行審批后,駕駛員從APP司機(jī)端上接單,并按里程、時(shí)間計(jì)費(fèi),由單位統(tǒng)一結(jié)算。滴滴方面認(rèn)為,這種模式既不耽誤公務(wù)出行,又通過減少公車及其人員配置降低了開支。
上饒市公務(wù)用車服務(wù)有限公司總經(jīng)理余清永曾接受媒體采訪時(shí)表示,上饒市重大應(yīng)急調(diào)研接待用車平臺(tái)有74輛公車,市直機(jī)關(guān)綜合執(zhí)法用車平臺(tái)有51輛,市級(jí)一般公務(wù)用車平臺(tái)有100余輛。引用了滴滴政務(wù)版之后,司勤人員精簡到107人,隨著客戶端功能升級(jí),人員還有可能精簡。據(jù)統(tǒng)計(jì),車改后,上饒市直各單位公務(wù)用車節(jié)支率最高的超過33%,最低的也高于7%。
有業(yè)內(nèi)專家分析認(rèn)為,與大眾使用網(wǎng)約車不同,公務(wù)用車除了要考慮成本和效率,同時(shí)還要求監(jiān)管透明。在這方面,滴滴方面強(qiáng)調(diào),平臺(tái)能夠追溯每一趟公務(wù)出行的用車時(shí)間和行車線路,使“事中監(jiān)管”、“事后審查”等有據(jù)可查,適合在更多地方的公務(wù)出行中使用。
目前,江西省正在逐步將互聯(lián)網(wǎng)化公車改革擴(kuò)大到南昌等城市,而杭州所轄13個(gè)區(qū)縣的公務(wù)員也將通過滴滴實(shí)現(xiàn)“互聯(lián)網(wǎng)+公務(wù)出行”。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
騰訊ARC實(shí)驗(yàn)室推出AudioStory系統(tǒng),首次實(shí)現(xiàn)AI根據(jù)復(fù)雜指令創(chuàng)作完整長篇音頻故事。該系統(tǒng)結(jié)合大語言模型的敘事推理能力與音頻生成技術(shù),通過交錯(cuò)式推理生成、解耦橋接機(jī)制和漸進(jìn)式訓(xùn)練,能夠?qū)?fù)雜指令分解為連續(xù)音頻場(chǎng)景并保持整體連貫性。在AudioStory-10K基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)異,為AI音頻創(chuàng)作開辟新方向。
Meta與特拉維夫大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的VideoJAM技術(shù),通過讓AI同時(shí)學(xué)習(xí)外觀和運(yùn)動(dòng)信息,顯著解決了當(dāng)前視頻生成模型中動(dòng)作不連貫、違反物理定律的核心問題。該技術(shù)僅需添加兩個(gè)線性層就能大幅提升運(yùn)動(dòng)質(zhì)量,在多項(xiàng)測(cè)試中超越包括Sora在內(nèi)的商業(yè)模型,為AI視頻生成的實(shí)用化應(yīng)用奠定了重要基礎(chǔ)。
上海AI實(shí)驗(yàn)室發(fā)布OmniAlign-V研究,首次系統(tǒng)性解決多模態(tài)大語言模型人性化對(duì)話問題。該研究創(chuàng)建了包含20萬高質(zhì)量樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和MM-AlignBench評(píng)測(cè)基準(zhǔn),通過創(chuàng)新的數(shù)據(jù)生成和質(zhì)量管控方法,讓AI在保持技術(shù)能力的同時(shí)顯著提升人性化交互水平,為AI價(jià)值觀對(duì)齊提供了可行技術(shù)路徑。
谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GraphCast是一個(gè)革命性的AI天氣預(yù)測(cè)模型,能夠在不到一分鐘內(nèi)完成10天全球天氣預(yù)報(bào),準(zhǔn)確性超越傳統(tǒng)方法90%的指標(biāo)。該模型采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過學(xué)習(xí)40年歷史數(shù)據(jù)掌握天氣變化規(guī)律,在極端天氣預(yù)測(cè)方面表現(xiàn)卓越,能耗僅為傳統(tǒng)方法的千分之一,為氣象學(xué)領(lǐng)域帶來了效率和精度的雙重突破。