根据提供的新闻内容，以下是关键要点的总结： 会议核心内容 - 会议传达学习了中央和省委有关会议文件精神，并研究部署下一步重点任务 [1] - 会议强调要深入学习贯彻习近平总书记关于加强党的作风建设的重要论述和中央八项规定精神 [1] - 会议要求进一步提高政治站位，坚持问题导向和严的标准 [1] 重点对象 - 突出抓好领导干部、新提拔干部、年轻干部、关键岗位干部等重点对象的学习深化 [1] 整治重点 - 紧盯加重基层负担、违规吃喝、违规收送礼品礼金、违规设立或使用"小金库"等方面 [2] - 强调问题整改不到位不放过、整改不彻底不放过 [2] 督导工作要求 - 把严的标准、严的措施贯穿全过程 [2] - 聚焦深化学习、整改整治、建章立制、压实责任抓督导 [2] - 要求督导组带头遵守工作纪律和廉政纪律 [2] - 市委工作专班要强化沟通协调，做好服务保障 [2] 参会人员 - 市委常委王晓林、和文全、王晓江等市级有关部门负责同志参会 [2] - 市委各督导组组长、副组长及各区县、开发区工作专班主要负责同志参加 [2]

具身智能技术发展 - 具身智能正在全面崛起，重新定义人类与机器的关系，从理解语言指令到在复杂环境中灵活移动和精确操作物体[1] - 全球顶尖科技公司如Tesla、Boston Dynamics、OpenAI、Google等都在竞相布局具身智能领域[1] - 具身智能将彻底改变制造业、服务业、医疗健康、太空探索等多个行业[1] MuJoCo技术优势 - MuJoCo是连接虚拟世界与现实世界的重要桥梁，为机器人学习提供高保真、高效率的训练环境[4] - MuJoCo能够加速学习过程，仿真速度比现实时间快数百倍，并支持极端情况下的试验而不用担心硬件损坏[6] - MuJoCo采用先进的接触动力学算法，支持高度并行化计算，提供丰富的传感器模型，并具有出色的稳定性和数值精度[6] - MuJoCo已成为学术界和工业界的标准工具，被Google、OpenAI、DeepMind等科技巨头广泛使用[7] 具身智能实战教程 - 课程系统性讲解MuJoCo技术细节，涵盖物理仿真原理、深度强化学习、机器人控制理论、Sim-to-Real迁移技术等[8] - 课程采用项目驱动学习方式，学员将构建多个机器人应用，从机械臂控制到人形机器人行走、灵巧手抓取、多智能体协作等[8] - 课程提供丰富的实践机会，使用最新工具和框架如MuJoCo、Stable Baselines3、PyTorch等[9] 课程模块与项目设计 - 课程分为六个学习模块，每周有明确的学习目标和实践项目[10] - 六个实战项目包括智能机械臂控制系统、视觉引导的抓取系统、强化学习驱动的运动技能、模型预测控制、多机器人协作系统、Sim-to-Real迁移验证[11][14][16][18][20][21][23] - 每个项目配有详细的中文指导文档、参考代码、调试技巧和扩展建议，来自中国机器人企业的实际应用场景[24] 学后收获与职业发展 - 学员将掌握MuJoCo各项功能、强化学习核心算法、机器人控制理论与实践、Sim-to-Real迁移技术[27] - 学员将具备完整的项目开发经验，熟悉现代AI开发工具链，培养良好的工程习惯[28] - 职业发展方向包括技术专家（机器人算法工程师、AI研究工程师、仿真技术专家）和产品经理路径，年薪可达30-150万[30] 课程安排 - 开课时间为2025年7月15日，每周更新一章，6周结课，采用离线视频教学和VIP群内答疑[32]

政府会议核心议题 - 传达学习习近平总书记重要文章精神 强调高质量发展首要任务和构建新发展格局战略任务 聚焦"两高四着力" 加强"十五五"规划对接 [1] - 学习贯彻省委十一届九次全会精神 要求落实省委部署 找准结合点着力点突破点 在全省高质量发展中"挑大梁走在前" [1] - 强调能力作风建设关键抓手 落实中央八项规定精神 开创高质量发展高效能治理新局面 [1] 再生水利用规划 - 践行习近平生态文明思想 坚持节水优先治水思路 推进水资源节约可持续利用 [2] - 发挥再生水利用生态社会经济效益 为国家中心城市现代化提供水资源支撑水环境保障 [2] 消费提振措施 - 突出夜间消费供给优化 扩大"醉美·夜郑州"品牌影响力 打造夜间经济新场景 [2] - 加快建设国际消费中心城市 通过重点消费领域突破提升消费服务 [2] 重大活动筹备 - 研究2024-2025学年全球发明大会中国区全国总决赛等重大活动筹备事项 [3]

教育强国建设的系统性跃升 - 教育强国建设需要以局部的系统性跃升和质变为支撑，通过集聚政策、资金等资源构筑优越生态来实现[1] - 高校科技成果转化和教育数字化是近期教育部重点推动的两项工作，已取得显著进展[1] 高校科技成果转化 - 教育部在广州举行全国高校区域技术转移转化中心建设工作推进会，强调科技创新和产业创新融合需要大学、企业和资本三要素聚合[3] - 自2022年9月起，教育部推进区域中心建设，首个区域中心（江苏）已产生示范效应，一体推进人才培养、科学研究和技术转移三大任务[3] - 推进会提出要构建"需求同频、资源互通、价值共生"的融合生态，建立以创新贡献为导向的多维评价体系[3] 教育数字化 - 教育部举行数字赋能学习型社会建设主题活动，提出要构建面向未来的新型学习型社会，塑造终身学习新生态[4] - 终身学习新生态需要社会成员具有终身学习愿望，并能便捷获取学习资源和支持，获得正向回馈[4] - 教育数字化战略以"小步快跑、快速迭代"方式推进，在学习型社会建设等任务上取得显著进展[4] 教育改革启示 - 教育改革需要整合成功的个体案例，通过有效的机制设计形成可借鉴的规律性机制[5] - 研究非教育因素，形成高效制度和机制要素，构筑优越发展生态是重要工作方向[5]

市民文化夜校暑期班课程设置 - 暑期班共推出83门课程，其中27门为"零门槛・全免费"公益课堂 [1] - 课程采用"商圈+夜校""亲子+夜校""非遗+夜校"创新模式 [1] - 设立28个教学点，部分深入繁华商圈，方便市民在休闲娱乐时参与学习 [1] 课程内容特色 - "商圈+夜校"模式提供古琴入门、民谣吉他演奏等多样化课程 [1] - "亲子+夜校"推出小提琴亲子启蒙、古琴亲子课、少儿茶艺亲子课等艺术类课程 [1] - "非遗+夜校"开设吉祥纹样剪镂、中国结、捏塑入门等非遗传承体验课程 [1] 运营模式与服务 - 市民文化夜校是文化指导师志愿服务模式的深化拓展 [2] - 推动全民终身学习理念融入城市日常，吸引社会力量参与公共文化服务 [2] - 构建"线下体验+线上延展"立体学习网络，同步打造线上管理服务平台 [2] - 线上平台提供涵盖艺术、文化、生活等领域的慕课资源 [2]

教育理念与历史背景 - 格伦特维提出"有教无类"的教育理念，倡导平民教育和终身教育，打破贵族阶层对教育的垄断 [1][2] - 19世纪初丹麦面临国家危机，精英阶层垄断教育导致国民素质低下，社会阶层固化严重 [2] - 格伦特维认为民众普遍接受教育才能国富民强，提出教育根本性改革，不设门槛为农民、工人等建立成人高校 [2] 教育实践与影响 - 1844年格伦特维在罗丁创办丹麦第一所成人高校，确立点亮人生、培养公民、学会学习三大任务 [3] - 成人高校采用开放性办学，学生根据兴趣选择课程，学习历史、人文及生存技能，没有考试 [3] - 成人高校启蒙推动丹麦农民提高农产品质量和生产效率，开展合作社运动，增强抵御风险能力 [3] 教育成果与现状 - 格伦特维思想推动丹麦成人高校快速发展，约70所成人高校成为国民教育体系重要组成部分 [3] - 丹麦教育水平全球领先，识字率高达99%，高等教育入学率达85% [3] - 丹麦教育体系在资源投入、教学质量、社会实用性等方面仍体现格伦特维教育思想 [3]

国家智慧教育平台升级 - 国家智慧教育平台2 0智能版近日升级焕新 新增岗位胜任力专区和人工智能专区 促进职场能力提升和推进人工智能全学段教育 [1] - 终身教育智慧教育平台新增六大智能功能 包括智能客服 智能推荐 智能学伴 智能搜索 智能学习导航 智能课程摘要 [1] - 职业教育智慧教育平台升级"职教一问"智能教学助手 提供更智能化学习服务 [1] 平台运营数据 - 国家终身教育智慧教育平台上线半年来累计服务学习者963万人次 其中18—35岁学习者占比达78 [2] - 职场技能类课程在平台上很受欢迎 热门课程排行显示其受欢迎程度 [2] 未来发展规划 - 教育部计划进一步汇聚丰富的终身学习资源 推动学校教育 家庭教育和社会教育互促共进 [2] - 教育部部署开展数字化学习网络构建 高等教育资源数字化升级 自学考试数字化改造 学分银行数字化转型等工作 [2]

人工智能发展历程 - 决策式AI阶段(1950s~1980s)：以逻辑程序和专家系统为主，1956年首次人工智能研讨会召开标志着领域诞生，1965年Logic Theorist程序实现数学证明推理[4] - 技术积淀阶段(1980s~2010年)：1986年Backpropagation算法突破，1997年Deep Blue击败国际象棋冠军，2006年深度学习技术发明[4] - 快速发展阶段(2011-2016年)：2011年IBM Watson在Jeopardy获胜，2014年GAN出现，2015年AlphaGo战胜围棋冠军[4] - 爆发阶段(2017年至今)：2017年Transformer架构提出，2018年GPT/BERT发布，2022年ChatGPT推出，2024年Sora面世[4] 大语言模型技术架构 - 预训练三要素：大数据(无标注文本)、大模型(深度神经网络)、大算力(并行计算集群)[11][12][13] - 训练流程：预训练(月级/千级GPU)→有监督微调(天级/百级GPU)→强化学习(天级/百级GPU)[22] - 微调技术：LoRA方法仅需训练百万参数，效果媲美全参数微调，GPU需求降至3090*4级别[15][20] - 强化学习：通过RLHF量化人类喜好，训练打分模型优化最终输出[18][19] 智能体关键技术 - 工具使用：通过API调用、搜索引擎、代码执行等扩展能力[26][27] - 任务分解：实现复杂任务的子目标拆解与试错机制[28][30] - 长期记忆：存储经验、知识、技能，支持读写持久化[31][32][33] - 自主学习：结合权重微调、提示优化、自我反思等多路径提升[35][36][38] 电力系统应用场景 - 负荷预测：ITA-LF框架整合新闻文本，预测准确率达94.7%，显著优于LSTM(82.08%)和SARIMA(89.93%)[64][68][71] - 调度系统：构建70b参数调度大模型集群，支持检修单成票(94.46%准确率)、规程检索问答(RAG召回率58.7%)[77][91][94] - 市场仿真：多代理模型实现碳市场均衡分析，量化价格弹性系数(煤炭企业7,278吨/元)[113][115][120] - 机理研究：AI4S框架处理10万节点电网建模，年算例超10亿，推动动态建模与稳定性分析[125] 技术融合路径 - 模型融合：推理大模型+PINN+因果模型+符号模型，保留准确性同时提升计算速度[54][56][58] - 人机协同：必要场景引入人工反馈，作为最终决策质量判定者[56][59] - CPSSE仿真：结合真人、因果模型和大语言模型，构建数字孪生系统[62] - 范式演进：从参数学习(机器学习)→提示工程(大模型)→机制工程(智能体)的能力获取转变[40]

技术方案 - 采用3B参数VLM模型解决视觉端到端自动驾驶长尾场景问题 [1] - 两阶段训练方法：阶段一预训练采用自监督方式，使用83小时CoVLA数据和11小时Waymo长尾数据集进行next-token prediction训练 [2] - 阶段二微调使用500段人工标注数据，采用GPRO强化学习方法增强模型鲁棒性 [2] 数据集 - 使用Qwen2.5-VL 72B Instruct模型自动标注WOD-E2E和CoVLA数据集，生成240.5K高质量caption [3] - CoVLA数据集包含10000张前视图片，30秒20Hz日本驾驶视频 [11] - WOD-E2E数据集提供4021段长尾驾驶场景，每段20秒10Hz，8个相机 [11] 模型训练 - 预训练采用Qwen-2.5-VL-3B-Instruct模型，CoVLA VLT训练24小时，WOD-E2E VLT训练10小时 [11] - RL后训练进行2000steps，8 rollouts per sample，耗时12小时 [11] - 推理阶段使用1e-6 temperature for CoT，Greedy decoding for trajectory prediction [11] 评估结果 - 在Waymo test set RFS评分达到7.99，排名第一 [2] - Poutine方案7.99分，Poutine-base 7.91分，RL提升效果不明显但解决头部困难问题 [13] - 验证集消融实验显示Poutine-base No CoVLA得分7.95，Poutine-base No Lang得分7.94 [15] 技术特点 - 将轨迹预测建模为四阶段COT推理序列问题 [9] - 预测5个waypoints后使用cubic-spiline插值生成密集轨迹 [9] - 评估采用RFS指标，通过三个专家打分构建信任区域计算 [11] 行业思考 - 基于VLM/LLM的轨迹预测方法在长尾场景表现优异，但对物理世界理解仍有限 [19] - 3B模型目前尚无法支持10Hz城区NOA，主要作为慢系统配合工作 [19] - VLM+Action model的VLA架构可能是更合理的解决方案 [19]

量化因子与构建方式 1. **因子名称：日内高频偏度因子** - 构建思路：衡量股票日内收益分布的偏度特征[4] - 具体构建过程：参考专题报告《选股因子系列研究(十九)——高频因子之股票收益分布特征》，对常规因子进行正交化处理[10] 2. **因子名称：日内下行波动占比因子** - 构建思路：分解已实现波动中的下行波动部分占比[4] - 具体构建过程：参考《选股因子系列研究（二十五）——高频因子之已实现波动分解》[14] 3. **因子名称：开盘后买入意愿占比因子** - 构建思路：捕捉开盘后市场买入意愿的占比特征[4] - 具体构建过程：基于高频数据低频化方法，参考《选股因子系列研究（六十四）》[17] 4. **因子名称：开盘后买入意愿强度因子** - 构建思路：量化开盘后买入意愿的强度[4] - 具体构建过程：同开盘后买入意愿占比因子，但侧重强度计算[21] 5. **因子名称：开盘后大单净买入占比因子** - 构建思路：分析开盘后大单净买入的占比[4] - 具体构建过程：未披露详细公式，但需正交化处理[25] 6. **因子名称：改进反转因子** - 构建思路：优化传统反转因子的计算逻辑[4] - 具体构建过程：未披露具体公式[36] 7. **因子名称：尾盘成交占比因子** - 构建思路：衡量尾盘成交量在总成交中的占比[4] - 具体构建过程：未披露详细公式[37] 8. **因子名称：深度学习因子（改进GRU(50,2)+NN(10)）** - 构建思路：结合GRU神经网络与全连接层预测收益[4] - 具体构建过程：使用GRU(50,2)提取时序特征，NN(10)输出预测值[52] 9. **因子名称：多颗粒度模型（5日标签）** - 构建思路：基于双向AGRU训练多时间颗粒度标签[57] - 具体构建过程：采用5日收益标签训练模型[60] 10. **因子名称：多颗粒度模型（10日标签）** - 构建思路：同5日标签模型，但标签周期延长至10日[60] 因子回测效果 1. **日内高频偏度因子** - 上周多空收益：-0.51% - 6月多空收益：1.48% - 2025年多空收益：14.73%[4] 2. **日内下行波动占比因子** - 上周多空收益：-0.04% - 6月多空收益：1.86% - 2025年多空收益：12.84%[4] 3. **开盘后买入意愿占比因子** - 上周多空收益：0.77% - 6月多空收益：1.85% - 2025年多空收益：11.44%[4] 4. **改进GRU(50,2)+NN(10)因子** - 上周多空收益：0.70% - 6月多空收益：3.58% - 2025年多空收益：19.78%[4] 5. **多颗粒度模型（5日标签）** - 上周多空收益：1.56% - 6月多空收益：5.97% - 2025年多空收益：35.45%[4] 量化模型与构建方式 1. **模型名称：中证500 AI增强宽约束组合** - 构建思路：基于多颗粒度模型因子，最大化预期收益[61] - 具体构建过程：目标函数为$$ \max \sum w_i \mu_i $$，其中$w_i$为权重，$\mu_i$为预期超额收益[67] - 约束条件：个股权重≤1%，行业偏离≤1%，市值暴露≤0.3[62] 2. **模型名称：中证1000 AI增强严约束组合** - 构建思路：同中证500模型，但约束更严格[61] - 具体构建过程：增加ROE、SUE等基本面约束[62] 模型回测效果 1. **中证500 AI增强宽约束组合** - 上周超额收益：-0.25% - 6月超额收益：-0.36% - 2025年超额收益：7.95%[10] 2. **中证1000 AI增强严约束组合** - 上周超额收益：-0.21% - 6月超额收益：0.60% - 2025年超额收益：12.99%[10]