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"厨房中的激战中2字",　　政知君注意到，近日，中央纪委国家监委案件监督管理室、案件审理室在《中国纪检监察》杂志刊文，披露了反腐多个信号。　　高压之下还有人不惜铤而走险　　在1月8日的二十届中央纪委三次全会上，中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平提到：　　经过新时代十年坚持不懈的强力反腐，反腐败斗争取得压倒性胜利并全面巩固，但形势依然严峻复杂。　　2月25日，新华社发布了中共中央政治局常委、中央纪委书记李希在二十届中央纪委三次全会上的工作报告全文。　　李希的工作报告提到，2024年要“纵深推进正风肃纪反腐”。　　近日，中央纪委国家监委案件监督管理室、案件审理室在《中国纪检监察》杂志刊文，结合全会精神阐述了反腐的相关工作。　　案件审理室的职责是：　　负责审理中央纪委国家监委直接审查调查和省（部）级党的组织、纪检监察机关报批或者备案的违反党纪和职务违法、职务犯罪案件；承办党员对中央纪委作出的党纪处分或者其他处理不服的申诉案件、监察对象对国家监委作出的涉及本人的处理决定不服的申请复审案件等。　　案件监督管理室的职责是：　　负责对监督检查、审查调查工作全过程进行监督管理，履行线索管理、组织协调、监督检查、督促办理、统计分析等职责；统一受理有关单位移交的相关问题线索以及下级纪检监察机关线索处置和案件查办报告；归口管理审查调查有关协调事项；对调查措施使用进行监督管理，监督检查纪检监察机关依纪依法安全办案情况等。　　中央纪委国家监委案件监督管理室在文章中分析称，当前腐败现象仍然易发多发，从查处的案件来看，不收敛不收手问题依然突出，高压之下还有人蠢蠢欲动、不惜铤而走险。　　文中还提到：　　“腐败隐形变异、手段翻新升级，新型腐败、隐性腐败手段不断变异升级，腐败分子费尽心思伪装掩饰腐败行为，模糊权钱交易的本质。”　　“一些权力集中、资金密集、资源富集的领域，问题屡查屡现、乱象禁而不绝，基层吃拿卡要、雁过拔毛等问题时有发生。”　　工作重点转变　　中央纪委国家监委案件监督管理室承担着中央反腐败协调小组办公室的日常工作。　　上述文章还提到，中央反腐败协调小组作为党中央加强对反腐败工作集中统一领导的制度性安排，首要职责是推动各级各部门贯彻落实党中央反腐败斗争决策部署。　　“增强反腐败斗争的整体合力，提高对腐败问题的发现、查处、治理能力，形成全党动手一起抓的生动局面，切实把党的政治优势、组织优势、制度优势转化为腐败治理效能。”　　文中提到，加强反腐败协调机制建设，将工作重点由组织协调各方面力量突破大案要案转变为查办案件和做好“后半篇文章”并重，在贯通主体责任和监督责任等方面进行积极探索，推动各职能部门找准在反腐败工作大局中的定位。　　严惩行贿！重点审核处理哪些行贿人？　　李希的工作报告显示，“加大对行贿行为惩治力度”是今年工作的一个重点。　　报告提到，严惩行贿行为，坚决查处那些老是拉干部下水、危害一方的行贿人，完善对重点行贿人的联合惩戒机制，通报典型案例以正视听。　　政知君注意到，中央纪委国家监委案件审理室在文章中对“受贿行贿一起查”的重点也予以明确。　　文中提到：　　要坚持受贿行贿一起查，重点审核处理多次行贿、巨额行贿、向多人行贿、危害一方政治生态的行贿人，深入研究行贿所获不正当利益处置工作建议，加大对行贿所获不正当利益的追缴和纠正力度，进一步铲除政治生态污染源。　　深化政治监督！严肃审核“七个有之”问题　　突出“两个维护”深化政治监督也是今年重点。　　二十届中央纪委三次全会的公报提到，聚焦政治忠诚、政治安全、政治责任、政治立场、党内政治生活，坚决纠正政治偏差，及时消除政治隐患。　　2月25日发布的李希在二十届中央纪委三次全会上的工作报告全文，对政治忠诚、政治安全、政治责任、政治立场、党内政治生活等进行了详细部署。　　其中，在“政治忠诚”“政治安全”方面，报告提到：　　聚焦政治忠诚，及时发现、着力解决“七个有之”问题，坚决纠治“低级红”、“高级黑”。　　聚焦政治安全，对在党内搞政治团伙、小圈子、利益集团的人决不手软，及时消除政治隐患。　　中央纪委国家监委案件审理室在文章中提到：　　要严肃审核“七个有之”问题，坚决纠治“低级红”“高级黑”，坚决惩治搞政治团伙、小圈子、利益集团的“两面人”，有力打击“拜码头”、“搭天线”、结交政治骗子的“潜规则”。　　近年来，已有多名省部级干部被点名搞“七个有之”，包括贵州省政协原党组副书记、副主席周建琨，江西省人大常委会原党组成员、副主任龚建华以及重庆市政府原党组成员、副市长熊雪。　　2月5日，贵州省委原书记孙志刚被开除党籍。通报提到，孙志刚贯彻落实党中央重大决策部署不力，阳奉阴违，搞“七个有之”。

"厨房中的激战中2字",　　文|GilPress　　预测是困难的，尤其是对未来的预测。不过，我们掌握着大量数据，它们可以帮助我们对未来做出有根据的猜测，或者至少可以突显出过去的预测在哪里、怎么样以及为什么未能如期实现。这些数据就是历史。　　对今天的英伟达来说，这些数据就是人工--**--　　文|GilPress　　预测是困难的，尤其是对未来的预测。不过，我们掌握着大量数据，它们可以帮助我们对未来做出有根据的猜测，或者至少可以突显出过去的预测在哪里、怎么样以及为什么未能如期实现。这些数据就是历史。　　对今天的英伟达来说，这些数据就是人工智能80年的发展历程，其中包含了资金的高峰和低谷、竞争对手的研发方法，以及公众的好奇、焦虑和兴奋。　　人工智能的历史始于1943年12月，当时神经生理学家沃伦·S·麦卡洛克（WarrenS．McCulloch）和逻辑学家沃尔特·皮茨（WalterPitts）按照（相对较新的）数理逻辑传统发表了一篇论文。在《神经活动的思想观念内在的逻辑演算》（ALogicalCalculusoftheIdeasImmanentinNervousActivity）一文中，他们推测了化和简化的神经元网络，以及它们如何通过传递或不传递脉冲来执行简单的逻辑运算。　　当时正在建立组织化学领域的拉尔夫·理莱（RalphLillie）将麦卡洛克和皮茨的工作描述为在缺乏“实验事实”的情况下“将‘现实’归因于逻辑和数学模型”。后来，当这篇论文的假设未能通过实证检验时，麻省理工学院（MIT）的杰罗姆·莱特文（JeromeLettvin）观察到，虽然神经学和神经生物学领域忽视了这篇论文，但它启发了“那些注定要成为一个新领域（也就是现在的人工智能）的狂热爱好者”。　　实际上，麦卡洛克和皮茨的论文正是“联结主义”（connectionism）的灵感来源，而联结主义正是当今占主导地位的人工智能的具体变体，只不过它现在的名字叫做“深度学习”。尽管它与大脑的实际工作原理并无关联（我们对大脑的工作原理仍然一无所知），但支撑这种人工智能变体的统计分析方法——“人工神经网络”——通常被人工智能从业者和评论家描述为“模仿大脑”。权威人士、领先的人工智能从业者德米斯·哈斯比斯（DemiseHassbis）在2017年宣称，麦库洛克和皮茨对大脑如何工作的虚构描述以及类似工作将“继续为当代深度学习研究提供基础”。　　教训1： 　　谨防将工程与科学、科学与揣测、科学与充满大量数学符号和公式的论文混为一谈。　　最重要的是，要抵制“我们都是上帝”的幻觉的诱惑。在过去的80年里，这种顽固而普遍的傲慢是科技泡沫和人工智能非理性繁荣周期性兴起的催化剂。　　这就引出了人工通用智能（artificialgeneralintelligence），即AGI。在不久的将来，我们将拥有具有类人智能甚至超级智能的机器。　　1957年，人工智能先驱赫伯特·西蒙（HerbertSimon）宣告：“现在世界上已经有了会思考、学习和创造的机器。”他还预测，十年之内，计算机将成为国际象棋冠军。1970年，另一位人工智能先驱马文·明斯基（MarvinMinsky）笃定地说：“在三到八年内，我们将拥有一台具有普通人类智力水平的机器．．．．．．一旦计算机获得控制权，我们可能再也无法夺回。我们将在它们的胁迫下生存。如果幸运的话，他们可能会把我们当宠物来养。”　　预见到AGI的即将到来可谓意义重大，甚至可以改变政府的支出和政策。1981年，日本通商产业省为第五代计算机项目拨款8.5亿美元，目标是开发出能像人类一样进行推理的思维机器。作为回应，美国国防部高级研究计划局（DARPA）在经历了漫长的“人工智能寒冬”之后，于1983年开始通过“战略计算计划”（StrategicComputingInitiative）再次资助人工智能研究，目标是开发出“能像人类一样看、听、说和思考”的机器。　　大约花了十年时间以及几十亿美元，各国的政府才不仅认识到了AGI，也认识到了老式人工智能的局限性。但在2012年，联结主义终于战胜了其他人工智能变种，关于即将到来的AGI的新一轮预测浪潮席卷全球。除了普通的AGI之外，OpenAI在2023年宣告，超级智能AI——“人类有史以来发明的最具影响力的技术”——可能会在十年内到来，“可能导致人类失能，甚至是灭绝”。　　教训2：　　对待这个闪闪发光的新事物要非常当心，要仔细、周到、明智地研究它。　　这个问题与前几轮关于我们距离为机器赋予人类智能有多近的猜测或许没什么不同。问问深度学习的“教父”杨立昆（YannLeCun）就知道了：“要让机器像人类和动物一样高效学习，我们还缺少一些重要的东西。但我们还不知道那是什么。”　　由于“第一步谬误”（即如果一个人成功地迈出了上山的第一步，他就认为沿着这条路走下去就能到达山顶，但事实并非如此），多年来，AGI已多次“近在咫尺”。耶霍舒亚·巴尔-希勒尔（YehoshuaBar-Hillel）是机器翻译领域的先驱，也是最早谈论机器智能局限性的人之一。他指出，如果有人演示了一台计算机正在做一件直到最近才有人认为它可以完成的事情，那么许多人就会认为，即使它做得很糟糕，那也只是技术进一步发展的问题，然后它就会完美无瑕地完成任务。人们普遍认为，只需耐心等待，最终就能实现这一目标。但现实却一次又一次地否定了这一点，早在20世纪50年代中期，巴尔-希勒尔就提出了警告。　　教训3：　　从不会做某件事到做不好某件事的距离，通常比从做不好某件事到做好某件事的距离要短得多。　　20世纪50和60年代，由于驱动计算机的半导体处理速度突飞猛进，许多人陷入了“第一步谬误”中。随着硬件性能沿着“摩尔定律”（Moore’sLaw）可靠的上升轨迹逐年提升，人们普遍认为机器智能将与硬件同步发展。　　然而，除了不断提升的硬件性能，人工智能发展的新阶段还引入了两个新要素：软件和数据收集。从20世纪60年代中期开始，专家系统带来了对捕获和编程现实世界知识的新关注，特别是专业领域的专家知识，尤其是他们在实践中的经验法则。到20世纪80年代，据估计有三分之二的世界500强公司将这项技术应用于日常业务活动。　　然而，到了20世纪90年代初，这种人工智能泡沫彻底破灭。众多人工智能初创公司倒闭，各大企业冻结或取消了他们的人工智能项目。早在1983年，专家系统先驱艾德·费根鲍姆（EdFeigenbaum）就已经发现了导致他们消亡的“关键瓶颈”，即扩大知识获取过程的规模，“这是一个非常繁琐、耗时且昂贵的过程”。　　专家系统还面临知识积累的挑战。由于需要不断添加和更新规则，因此这个系统维护起来既困难又昂贵。与人类智慧相比，专家系统还显示出思维机器始终存在的缺陷。它们“非常脆弱”，当被输入不寻常的信息时，就会犯下奇怪的错误，无法将自己的专业知识迁移到新的领域，也缺乏对周围世界的理解。在最基本的层面上，它们无法像人类那样从实例、经验和环境中学习。　　教训4：　　最初的成功，即企业和政府机构的广泛采用，以及大量的公共和私募投资，即使历时10年或15年，也不一定能创造出一个持久的“新产业”。泡沫往往会破灭。　　在人工智能发展的起起伏伏中，两种完全不同的人工智能开发方法争夺着学术界、公共和私人投资者以及媒体的注意力。四十多年来，基于规则的符号人工智能（SymbolicAI）方法一直占据主导地位。但是，人工智能的另一种主要方法——基于实例、以统计分析为动力的联结主义（connectionism），在20世纪50年代末和80年代末也曾短暂地受到大力追捧和宣传。　　在联结主义于2012年复兴之前，人工智能的研究与开发主要由学术界推动。　　在教条主义（即所谓的“常态科学”）盛行的学术界，在符号人工智能和联结主义之间总是面临着二元选择。例如杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）在2019年的图灵讲座（TuringLecture）中就用大部分篇幅讲述了他和少数深度学习的信徒在主流人工智能和机器学习学者手中所经受的考验和磨难。此外，辛顿还对强化学习和他在DeepMind的同事们的工作进行了驳斥，可谓是典型的学术风格（即“我的教条才是真正的福音”）。　　仅仅几年后，也就是2023年，DeepMind接管了的人工智能部门（辛顿也从谷歌离职），这主要是对OpenAI成功的回应，后者也将强化学习作为其人工智能开发的一个组成部分。然而，无论是DeepMind还是OpenAI，抑或是众多致力于发展AGI的人工智能“独角兽”，都没有迹象表明它们关注的重点不是当今的教条——也就是大规模语言模型（LargeLanguageModels）。　　2012年之后，人工智能的发展大体上已从学术界转向私营部门，但该领域的主要关注点仍只针对一种方法。　　教训5：　　不要把所有人工智能“鸡蛋”都放在同一个篮子里。　　毫无疑问，黄仁勋是一位杰出的首席执行官，英伟达也是一家优秀的公司，因为其芯片的并行处理（最初设计用于高效渲染视频游戏）非常适合深度学习计算，它成功地迅速抓住了十多年前突然出现的人工智能机遇。即便行情一片大好，但黄仁勋仍然保持着警惕，以至于他在后来的员工演讲中，开场白总是“我们公司距离破产只有三十天。” 　　除了保持警惕（还记得安迪·格鲁夫（AndyGrove）领导下的吗？），人工智能过去80年的发展也可能有助于指导英伟达度过未来三十天或三十年的起伏。　　本文作者为福布斯资深撰稿人，文章内容仅代表作者本人观点。股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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