Workflow
协作
icon
搜索文档
“进了‘帮帮车间’,家里多了一个人挣钱”(稳就业·暖心故事)
人民日报· 2025-06-19 05:53
缝纫机"哒哒"作响,20多台机器整齐排列,女工们手脚麻利地操作着,针线在布料间穿梭……在四川省 广元市剑阁县下寺镇的一间"帮帮车间"里,工人们正在赶制一批发往浙江义乌的童装订单。34岁的马发 英一边检查服装缝制质量,一边指导新来的工友:"这批订单要得急,大家注意针脚要密实、袖口要对 齐。" 两年前,马发英还是一名全职妈妈。丈夫常年在外地打工,家里有两个孩子,小儿子患有先天性听力障 碍,需要长期康复治疗,年迈的婆婆患有慢性病。"那时候每天一睁眼就是柴米油盐,最怕孩子生病, 去趟医院就要花掉大半个月生活费。"回忆起从前,马发英眼眶有些泛红。 改变马发英命运的"帮帮车间",源自浙川东西部协作的创新实践。2022年6月,在杭州市上城区和广元 市剑阁县两地党委政府的推动下,"帮帮摊"项目正式启动。剑阁县就业促进中心负责人介绍:"最初只 是想让困难群众摆地摊增收,没想到像滚雪球一样越做越大。" "现在我们已经形成了完整的产业链。"四川帮帮摊商贸有限公司负责人指着墙上的流程图介绍,"浙江 厂家提供订单和原料,'帮帮驿站'负责仓储培训,'帮帮车间'进行生产,最后通过电商和实体店销 售。"这种模式不仅解决了浙江相关小商品市场的 ...
华夏银行呼和浩特分行:深耕京蒙协作 助力乡村振兴
中国金融信息网· 2025-06-18 21:09
教育帮扶 - 公司向库伦小学捐赠15套智慧黑板,累计帮扶资金27.5万元,显著改善教学设施老化问题[1] - 智慧黑板内置丰富教学资源,支持多种互动教学方式,有效提升课堂效率[1] - 累计投入教育帮扶资金178万元,包括向敖汉旗教育局捐赠100万元用于建设图书室、实验室等设施[1] - 为库伦旗两所学校购买捐赠图书700余册,持续改善学生学习条件[1] 公益与消费帮扶 - 2024年累计投入各类帮扶资金589.6万元,涵盖产业、消费、公益等多个领域[2] - 向乌兰察布市察哈尔右翼后旗捐赠100万元用于完善基础设施[2] - 通过"以买代帮"方式采购农副产品342万元,覆盖内蒙古5个盟市、9个产品地和16个品种[2] 金融服务 - 向北京市对口重点帮扶地区投放贷款2331万元,支持重点产业发展[2] - 未来将持续深化京蒙协作,聚焦产业发展、民生改善等重点任务[2] - 计划创新金融帮扶方式,助力内蒙古乡村振兴与高质量发展[2]
壮山农鲜献鹏城!广西百色田阳特色农产品19日进深圳展销
南方农村报· 2025-06-18 16:32
活动概述 - 广西百色田阳区特色农产品"壮山农鲜"系列将于6月19日至22日在深圳举办展销会[1][2][3] - 活动名称为"消费帮扶仲夏行动暨乡遇万物・共塑美好选品及展销会"[2][3] - 展销会旨在将田阳特色农产品引入粤港澳大湾区市场[7][9] 参展产品 - 主要展品包括芒果干、百香果干、压榨花生油和香米等特色农产品[4][5] - 产品体现田阳独特的风土人情[5] - 重点推广芒果、果干、山珍干货等品类[9] 活动形式 - 现场设置"壮山农鲜"展销专区、品尝区与直播区[13] - 将发放产销对接宣传手册和采购指南[14] - 通过线上线下同步推送标准化信息[14] 战略意义 - 活动是深化粤桂东西部协作的重要举措[7] - 田阳区以"壮山农鲜"品牌为抓手开拓市场[8] - 旨在构建"田阳生产+湾区消费"的直供模式[10] - 推动特色农产品进入全国商超体系[9]
以片区协作推动基层监督办案效能提升
纪检监察协作机制优化 - 临沂市兰山区纪委监委通过"三统一"原则(统一协调指挥、统一调配力量、统一把关业务)深化片区协作,实现力量联合、监督联通、办案联动、系统联治[1] - 建立"区纪委监委班子成员+纪检监察室+派驻纪检监察组+镇(街道)纪(工)委"协作模式,优化整合3个纪检监察协作片区,每个片区可调度30余人[2] - 协作片区2023年集体研判问题线索384件、重点重复信访举报件14件[2] 监督体系创新 - 制定"协作片区监督清单",围绕政治监督、营商环境等细化任务,动态更新监督重点[3] - 实行"派单式"动态授权机制,组建监督检查人才库,2023年开展重点监督15次,解决问题26个[3] - 建立量化评估体系,涵盖案件查办、民生实事等8个方面11项标准[3] 办案效能提升 - 建立"简单线索指导办、复杂线索交叉办、重大线索提级办"机制,实现"室组地"资源融合[4] - 实施案件质效立体评查,制定《案件质效立体评查暨星级评定办法》规范实体、程序等关键环节[4] - 开展5期纪法教育活动,推动农村集体"三资"管理、公益岗管理领域专项治理[4] 基层监督网络建设 - 构建"人大+司法+审计"协同监督机制,建立镇级监督联席会议制度强化跨部门协作[5] - 整合村务监督委员会、村级纪检委员等力量,延伸监督触角至基层[5] - 编制《清廉村居暨村级监督指引手册》,细化5类50项小微权力监管事项[5]
自立自强 逐梦太空——5位载人航天领域代表共话飞天征途
新华社· 2025-06-17 21:12
中国载人航天发展历程 - 中国载人航天工程30多年来实现了从无到有,从千年飞天梦圆到首次太空行走再到空间建站的跨越式发展 [1] - 空间站系统核心关键技术具有完全自主知识产权,产品全部国产化,走出高水平科技自立自强道路 [1] - 天和核心舱科学实验柜推动复合材料、新型合金材料等领域取得国际突破进展 [1] 航天工程管理体系 - 采用行政指挥系统和设计师系统双线管理模式,统一管理总体技术、科研质量和条件建设 [2] - 通过"总体先行、各方参与、全局最优"理念整合14个大系统、百余家参研单位 [2] - 着陆场系统采用"螺丝钉"协作机制,形成规模达万人级别的系统工程协作网络 [2] 技术创新与成果转化 - 梦舟载人飞船零高度逃逸飞行试验成功,标志载人月球探测工程取得重要突破 [5] - 推动航天技术向生物制药、材料、能源、制造等领域转移转化,促进产业升级 [5] - 科学实验柜模型展示显示中国空间站具备国际领先的实验条件 [1] 国际合作与开放共享 - 中国空间站被定位为"国家名片",坚持开放共享、合作共赢理念 [3] - 已启动选拔训练巴基斯坦航天员项目,形成南南合作新模式 [3] - 航天测控通信网络升级可为全球航天活动提供测控资源支持 [3] 航天精神与文化传承 - "自力更生、艰苦奋斗"被总结为航天事业发展的核心精神密码 [2] - 神舟十五号乘组4次出舱任务体现"感觉良好"的扎实训练成果 [2] - 航天工程管理强调技术创新、科学管理与团队协作的有机结合 [3]
Granola:ChatGPT、Notion 都入场的 AI 纪要,能真正沉淀工作流吗?
海外独角兽· 2025-06-17 20:03
LLM 和 agent 最关键的能力之一就是基于 context 来准确完成用户的任务,而最真实、鲜活的 context 往往不在 Google doc 等文档中,而是存在人 与人的对话中,纪要就承载着这一类高价值信息。这也是我们关注这个市场的原因之一。 AI 的发展带动大量 AI 纪要工具兴起,OpenAI、豆包、Notion 也都推出了会议记录功能。我们研究了 AI 纪要这个领域后发现,人们最看重的是 纪要准确性和工具集成性,后者直接关系到用户粘性。而市场上的玩家虽多,但同质化较为严重,真正做到差异化、打动用户的产品屈指可数。 而 Granola 凭借新颖的 AI 交互方式和对 AI 产品的深入思考,不仅成为这个领域的后起之秀,更是改变了很多知识工作者的工作流,为这个领域 带来了新的想象空间。区别于 AI 直接生成纪要的方式,Granola 提供了 AI 补充人工笔记的功能,让人们有更强的掌控力,Granola 认为人的判断 是很有价值,不应该将这种判断外包给 AI,AI 应该增强人们的思考能力,而不是代替人们思考。 Granola 早期吸引了大量的风投从业者、公司高管,口碑扩散的同时也推动了早期融资的进 ...
半数成年人超重!中国肥胖大会呼吁防控升级为国家行动
GLP1减重宝典· 2025-06-17 12:35
肥胖现状与公共卫生挑战 - 我国成年人中超半数属于超重或肥胖,肥胖人群增速快于超重人群 [4] - 肥胖症构成全球性疾病和经济负担,预计2030年相关医疗支出占全国总医疗费用的22% [4] - 肥胖不仅是独立慢性病,还是多种慢性病的重要诱因,需上升为国家战略以推进"健康中国"建设 [4] 减重与代谢外科发展 - 减重手术数量增速显著:首个"万例"耗时3年(2018-2021),第二个"万例"仅用1年 [5] - 行业面临两大挑战:优质医疗资源区域均衡布局、临床专科诊疗能力与质量安全水平提升 [5] - 需通过多学科协作推动技术创新,聚焦"以疾病为中心""减重为核心的降糖治疗"等方向 [5] 肥胖人群临床特征与地域差异 - 营养科就诊患者中70%以上BMI超30,重度肥胖(BMI 50-60)比例逐年上升 [7] - 肥胖人群分布呈北高南低趋势,北方肥胖人口显著多于南方 [7] - 减重手术普及度不足,内陆和经济较弱地区远落后于沿海发达地区 [7] 多学科协作与技术创新 - 肥胖治疗需临床营养学、内分泌代谢学等多学科深度协作 [8] - 2003年以来已发布13部肥胖防控共识指南,将建立全人群全生命周期体重管理体系 [8] - 减重药物研发进展显著,部分药物在心血管保护和长期安全性研究中表现良好 [8] 基础研究与产业结合 - 肠道菌群与肥胖的预防诊疗研究成为热点,需与产业紧密结合 [9] - 临床关注最佳减肥膳食方案和防反弹策略,需开发适合肥胖人群的健康产品 [9] - 高血压被重新定义为肥胖表现,同步生活方式指导与药物干预可提升疗效 [9]
从"工具人"到"数字队友":AI协作革命的最后一公里
36氪· 2025-06-17 07:16
AI协作模式发展 - 当前AI工具主要停留在"单人模式",即每次仅服务一个用户、处理一段对话、完成一项任务,缺乏多人协作能力[1][5] - OpenAI和Anthropic等公司提出构建"AI员工"和"AI组织"的愿景,但现有产品仍以任务委派模式为主[1][7] - 行业将AI协作分为三个层级:单人AI(当前主流)、共享AI(多人轮流使用)、多人AI(理论阶段,能动态参与群组互动)[5][6][7] 技术挑战 - 实时协作软件开发本就复杂,叠加语言模型的回合制架构限制,导致难以处理多人场景的同步性和并发性问题[10] - 上下文窗口容量在多人场景下消耗速度翻倍,尽管Gemini已支持百万级token可能缓解此问题[10] - 隐私问题突出,需解决AI参与群聊时的授权机制、数据留存规则和访问控制[10] 社交与文化挑战 - AI缺乏对人类社交动态的直觉理解,难以评估团队权力关系、发言时机和文化差异[13][14] - 高语境文化(如日本)的间接沟通方式对AI构成巨大挑战,涉及发言节奏、沉默接受度等细节[14] - 组织文化差异显著,工程团队可能接受直言不讳的AI,而设计团队更倾向委婉表达[14] 行业实践进展 - Figma通过共享画布实现多人-AI协作,允许设计师实时修改AI生成的UI组件[16] - Google Workspace和Notion将AI功能嵌入现有协作平台,供成员在文档中共同调用[16] - 会议助手如Otterai和Firefliesai正从被动转录升级为主动理解社交动态[23] 学术研究方向 - OverlapBot支持"文字叠合"交互,模拟人类对话中的插话行为,提升交流流畅度[18] - MUCA框架解决群聊机器人的"3W"问题(说什么、何时说、对谁说),能识别最佳插话时机[18] - 《Inner Thoughts》系统赋予AI隐性思考链,通过内在动机模型判断发言时机[20] - Koala助手在脑暴会议中无需提示主动贡献观点,但人类对其建议存在差异化对待[20] 未来发展趋势 - 短期聚焦提升AI"倾听"能力,实现讨论总结和冲突识别等被动功能[23] - 中期目标为复杂参与协调能力,通过专项训练提升对情绪基调和群体规范的适应性[23] - 长期愿景是AI能理解组织语境,主动串联离散想法并突破沟通壁垒[23][25]
发力“引育用留”优化人才布局
经济日报· 2025-06-17 07:12
人才区域布局政策 - 党的二十大报告提出促进人才区域合理布局和协调发展,2025年政府工作报告强调加强东中西部人才协作 [1] - 当前人才分布不均衡问题突出,中西部地区人才竞争力和使用效益较低,需加强"引、育、用、留"体系建设 [1] 人才流动机制优化 - 需通过制度设计、政策创新突破人才流动壁垒,完善政策引导、市场配置、服务保障和激励约束机制 [2] - 构建"需求牵引—政策松绑—市场调配—服务赋能"全链条政策体系,探索双向挂职、短期工作等柔性流动方式 [2] 产业与人才协同发展 - 中西部高端人才占比较低,需通过特色产业发展形成人才集聚"强磁场",精准绘制产业需求人才图谱 [3] - 实施"强省会"战略辐射周边,支持县域经济围绕特色产业构建差异化"人才池",促进跨区域产业链与人才链共振 [3] 高等教育人才培养 - 中西部高校需建立"要素识别—需求转化—教育供给"响应机制,调整学科专业布局对接区域生态、能源等特色产业 [4] - 深化校企合作推行"订单式"培养,共建产业学院和实训基地,提升东中西部高校联合培养机制 [4] 区域人才协作模式 - 东部聚焦科技创新人才,中部集聚制造业人才,西部突出特色产业人才,需优化产业转移模式共建飞地园区 [5] - 构建跨区域科技资源共享机制,推动产学研合作和数据开放,促进创新要素自由流动 [5]
Meta收购ScaleAI补强数据能力,引发客户流失与监管争议
海通国际证券· 2025-06-16 22:33
报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - Meta收购Scale AI是补齐数据能力、强化AI竞争力的重大战略布局,但交易是否能带来长期实质性竞争优势仍有待验证 [4] 根据相关目录分别进行总结 事件 - 2025年6月Meta宣布以约148亿美元收购Scale AI 49%的非投票股份,Scale创始人Alexandr Wang将加入Meta负责“超智能”实验室建设,交易完成后Scale AI继续独立运营,但其与微软、谷歌等客户合作前景存疑 [1][6] 点评 - 补齐AI训练链条,强化数据闭环能力:Meta收购强化其在AI训练链条中的数据处理与评估环节,Scale AI的一体化平台能力补齐Meta在Llama模型之外的训练反馈与质量控制短板,有助于构建完整AI开发路径,为超智能实验室提供关键资源 [2][7] - 开源路线面临商业化挑战,Scale助力Meta布局To B能力:Meta坚持开源大模型策略但商业化进展缓慢,Scale拥有丰富政府及企业客户资源,产品成熟度高、服务能力广,有望成为Meta切入企业级AI服务市场的桥梁,Meta可望构建“开源 + 企业服务”混合模式增强To B市场盈利能力与竞争韧性 [2][8] 客户流失 - Meta收购Scale AI引发信任危机,谷歌、微软、xAI等AI巨头因担忧商业数据泄露终止与Scale的合作,谷歌撤回价值数亿美元的标注合同,Scale失去“中立平台”形象,市场信任体系重创,促使行业从“集中化数据平台”模式向“分布式数据协作”转变 [3][8] 监管争议 - 人才收购引发监管争议,少数股权投资虽通常不触发正式审查,但Meta收购Scale AI若被认为损害市场竞争,可能面临FTC或司法部调查,此前微软、谷歌类似交易已被关注,此次Meta交易是否通过资本手段整合资源巩固市场主导地位引发质疑,FTC和司法部的应对将反映特朗普政府对“人才收购”类交易的监管态度 [4][9]