【菜科解读】

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打造廉洁文化科技支撑体系

福建省石狮市纪委监委依托虚拟现实技术，打造“狮城廉洁文化云地图”，将全市24处廉洁文化地标搬上云端，实现传统阵地与数字载体深度融合。

图为近日，该市党员干部借助“云地图”在线参观全市廉洁文化基地。

林志成 摄 加强新时代廉洁文化建设，是一体推进不敢腐、不能腐、不想腐的基础性工程。

二十届中央纪委五次全会工作报告指出，统筹传统阵地和新载体新手段，打造廉洁文化科技支撑体系，以对象精准识别、内容精准生产、渠道精准搭建、效果精准评估为提升方向，以语料库和对象库夯实廉洁文化数据底座，以精准适配推动廉洁宣传教育“精准滴灌”，为新时代廉洁文化建设赋能增效。

一段时间以来，各地立足实际、积极探索，把信息化技术、人工智能等数字手段深度融入新时代廉洁文化建设全过程，让廉洁文化教育资源生产更精准、更鲜活、更具吸引力，让教育供给逐渐从“千人一面”转向“按需定制”，着力破解传统教育方法针对性不强、效果难衡量等难题，为一体推进“三不腐”提供坚实文化支撑。

本报特选取四地实践，报道纪检监察机关推动“精准滴灌”的有益尝试。

重庆涪陵—— 建强廉洁文化“语料库” 筑牢精准教育数据底座 “一曰孝，敬重长辈把恩报；

二曰友，同胞亲朋伸援手；

三曰谦，谦逊低调不跑偏……”在重庆市涪陵区纪委监委廉政教育基地，这段由本地干部编写的廉洁快板，已成为廉洁文化“语料库”中的鲜活素材。

近年来，涪陵区纪委监委系统构建廉洁文化数据底座，将分散的廉洁文化资源转化为结构化、标准化的“语料库”，为精准化廉政教育提供坚实支撑。

“我们建立起‘向上对标、向内深挖、向外拓展’的立体化语料征集机制。

”涪陵区纪委监委有关负责同志介绍，向上，将《中国共产党纪律处分条例》中的纪律红线转化为具体应用场景，配上权威解读与典型案例，形成标准化、模块化的“政策语料包”；

向内，联动多部门组建工作组，深挖本土资源，将李蔚如、钟善辅、816工程建设者等的清廉故事转化为集文字、图片、音视频一体的数字资源库；

向外，联合群团组织，围绕家风家训、清廉村居等主题征集作品1200余件，择优选录108件入库，为“语料库”注入群众智慧。

在此基础上，建立严格的语料审核机制，对入库语料进行政治性、真实性、适用性三重把关；

建立动态更新机制，确保内容鲜活、导向正确、精准有效。

“所有语料均经过标准化处理，建立统一元数据规范，实现数字化归集与高效管理。

”该负责同志表示。

面对海量素材，如何避免“信息过载”？关键在于用科学的分类标准，将其转化为可精准调用的“数据资产”。

涪陵区纪委监委构建“内容—对象—场景”三维一体分类框架，为每一份语料打上“身份标签”，实现精准画像、按需匹配。

内容维度细分为“政策法规解读”“本地典型案例”“历史廉吏故事”“优秀家风家训”“原创文艺作品”等5类；

对象维度精准锁定“区管领导干部”“35岁以下年轻干部”“村(社区)‘两委’成员”“国企管理人员”“公职人员家属”等重点群体；

场景维度明确标注适用于“任前廉政谈话”“节前廉洁提醒”“专题警示教育”“日常家风建设”“新入职培训”等不同教育情境。

“有了这套标签体系，可以轻松实现素材的快速查找、精准适配。

”涪陵区纪委监委相关负责同志介绍。

截至目前，该区纪委监委廉洁文化“语料库”已收录各类素材3200余条，日均调用频次超300次，犹如动态更新的“活水源泉”，源源不断地为全区各级党组织提供精准、鲜活、接地气的廉洁教育支撑。

上海杨浦—— 大模型赋能精准画像 推动廉洁宣传教育靶向施教 “太实用了，不仅分析出我所在岗位的廉政风险点，还给出了具体的防范建议。

”近日，上海市杨浦区市场监管局执法工作人员应明轩在体验区廉政教育基地“AI廉政体检官”交互功能后感慨。

作为执法工作人员，他日常负责经营主体登记监管、食品安全监管等各类市场监管领域违法违规行为查处工作，岗位涉及现场执法、案件查办等多个风险环节。

在“AI廉政体检官”的引导下，完成信息录入后，系统仅用5秒便生成专属“体检报告”，精准指出他在执法过程中可能出现的“滥用自由裁量权”“泄露执法信息”“接受管理服务对象宴请”等风险点，并结合市场监管系统的典型违纪违法案例，逐一分析风险隐患，给出“严格执行执法裁量标准、规范执法流程记录、主动回避利益关联场景”等具体建议。

为破解传统廉政教育“大水漫灌”等问题，杨浦区纪委监委聚焦“精准”二字，以科技赋能新时代廉洁文化建设，对区廉政教育基地进行迭代升级，创新推出“AI廉政体检官”数字人互动体验服务，依托大模型技术与全区岗位风险大数据，为不同岗位、不同群体的党员干部量身定制廉政风险“体检报告”，实现精准滴灌、靶向施教。

坚实的数据底座是精准画像的前提。

在杨浦区委统筹推动下，全区各部门、街道每年常态化开展廉政风险排查工作，杨浦区纪委监委牵头抓总，建立起涵盖机关单位、事业单位、国有企业的“问题、责任、项目”清单，系统整合各领域、各岗位上千个风险点，为“AI廉政体检官”搭建起数据支撑。

同时，依托大模型的语义分析、逻辑推理能力，让“廉政体检”既有扎实的数据依据，又有智能高效的分析能力。

“‘AI廉政体检官’最大的特点，就是‘千人千面’，能精准匹配不同参观者的岗位需求。

应明轩的体验过程，便是精准适配的生动体现。

”杨浦区纪委监委工作人员介绍，参观者进入体验区后，只需输入所在单位、岗位、年龄等基础信息，系统便会快速调取该岗位的风险清单，结合大模型对岗位风险的深度解读，生成个性化的廉政风险“体检报告”以及具体的防范措施，让党员干部清晰了解自身岗位的廉政“雷区”。

“下一步，我们将继续立足科创杨浦的资源禀赋，深化科技与廉洁文化的深度融合，持续用科技为新时代廉洁文化建设赋能增效。

”该区纪委监委有关负责同志表示。

四川—— 全民画廉 云端展廉 推动新风正气不断充盈 今年3月，四川省纪委监委官方微信公众号“廉洁四川”连发两条“征集令”，面向全社会广泛征集廉洁文化作品，正式启动四川省第五届廉洁文化宣传月筹备工作。

值得注意的是，在本届廉洁文化宣传月中，四川省纪委监委紧跟数字化发展热潮，公开征集以新技术创作的廉洁文化短视频。

“过去征集短视频，许多创作者受限于设备、场地、演技，好创意难以落地。

而新技术让‘一人一电脑’就能完成一部微电影级别的作品，真正实现了‘创意无门槛，廉意人人传’。

”活动主办方介绍。

目前，本次廉洁文化短视频创作征集活动已收到来自江苏、湖北、河北、湖南等10多个省市的投稿，作品内容覆盖廉洁典故焕新、清廉榜样叙事、廉洁家风传承、廉洁理念阐释、基层清风实践等多个维度。

“不少作品让人眼前一亮，做到了‘小视角呈现大主题’。

”主办方介绍，这些作品以社会大众喜闻乐见的形式传递崇廉尚洁理念，既守住了廉洁文化的思想内核，又赋予其全新的表现方式，为新时代廉洁文化建设注入强劲的数字动能。

本届廉洁文化宣传月活动期间，四川省纪委监委将廉洁文化阵地建设作为重要内容，运用三维数字和虚拟现实技术，分批将省级廉洁文化基地以VR全景形式搬上云端，观众可沉浸式远程观展，实现24小时展陈。

“自2022年以来，廉洁文化宣传月活动已连续举办5届，累计参与人数超5000万人次，产生廉洁文化作品上万件，推动新风正气在巴蜀大地不断充盈。

”四川省纪委监委宣传部相关负责同志介绍。

南京高淳—— 科技赋能教育效果精准评估 提升廉洁教育实效 今年3月，在江苏省南京市高淳区全区重点工程项目集中开工前夕，区纪委监委廉洁教育平台自动向项目主管部门、建设单位、施工单位的320余名关键岗位人员，推送了包含工程建设领域易发多发违纪违法案例剖析、相关纪法条文解读的廉洁提醒。

“这是平台根据‘对象库’中人员的岗位标签和‘语料库’中的内容标签进行智能匹配的结果。

”高淳区纪委监委有关负责同志介绍，为精准画像、夯实教育根基，该区纪委监委联合组织、人社、信访等部门，整合党员干部基本信息、岗位职责、廉政风险点、信访举报、受处理处分情况等数据，运用信息化技术进行关联分析，为全区党员干部精准画像，初步构建起分类清晰、特征明确的廉洁教育“对象库”。

同时，广泛收集整理党纪法规、典型案例、廉洁故事、警示片、廉政党课等素材，建立内容丰富、形式多样的廉洁文化“语料库”，为精准施教奠定基础。

如何检验廉洁教育效果？高淳区纪委监委引入了“效果评估”模块。

在一次针对新提任干部的线上廉洁法规测试后，系统分析显示，部分干部对“利用职权或影响力为亲友牟利”相关条款的掌握不够准确。

区纪委监委随即调整教育方案，增加该专题的线下辅导和案例教学。

同时，通过问卷调查、在线反馈等多维度数据，对教育活动的知晓度、接受度、影响力进行综合评估，形成“实施—评估—反馈—优化”的闭环，推动廉洁教育从“做了没有”向“效果如何”转变。

“我们将继续深化廉洁文化科技支撑体系建设，推动廉洁教育更加精准化、个性化、智能化，让清风正气在科技赋能下，更好地浸润党员干部心田，筑牢拒腐防变的思想防线。

”高淳区纪委监委相关负责同志表示。

短评丨以科技赋能 筑廉洁根基 习近平总书记强调：“要加强新时代廉洁文化建设”“用廉洁文化滋养身心”。

加强新时代廉洁文化建设是一体推进不敢腐、不能腐、不想腐的基础性工程。

在反腐败斗争形势仍然严峻复杂的今天，必须深刻领会新时代廉洁文化的内涵，厚植廉洁奉公的文化土壤，筑牢崇廉拒腐的思想防线，为党风廉政建设和反腐败斗争提供不竭的力量。

二十届中央纪委五次全会提出，统筹传统阵地和新载体新手段，打造廉洁文化科技支撑体系。

以科技支撑赋能新时代廉洁文化建设，能够有效破解传统宣教“大水漫灌”“一个方子抓药”的短板，实现“量体裁衣”的精准化供给。

数字化技术让廉洁教育突破时空限制，以更鲜活、更接地气的形式走进党员干部、走进群众中间，让廉洁故事可听可看、可感可学，让廉洁理念传递更高效、覆盖更广泛，为新时代廉洁文化建设提质增效。

与此同时，也要警惕“技术万能”的浮躁心态，防止重形式轻内容、重载体轻实效的倾向。

技术是工具，无法替代扎实深入的思想引导与潜移默化的文化浸润。

廉洁教育的力量，根本上源于事实直抵人心的力量；

廉洁文化建设的核心，始终在于入脑入心、落地见效，在于把纪律规矩说明白，把先进典型立起来，把反面教训讲透彻，在于久久为功的日常养成与躬身践行。

科技赋能，实干为基。

推进新时代廉洁文化建设，既要主动拥抱科技、善用科技，充分发挥科技在精准宣教、高效传播中的优势，也要坚守求真务实的底色，把科技手段与日常浸润、思想引导结合起来。

唯有如此，方能真正以科技赋能推动新时代廉洁文化建设走深走实，让清风正气在全社会不断充盈。

(中央纪委国家监委网站 李云舒)

DeepSeek-V4上线：使用华为芯片训练，性能比Gemini差3-6个月，价格优势明显

出品｜搜狐科技 作者｜郑松毅、常博硕 编辑｜杨锦 DeepSeek V4，来了！ OpenAI GPT 5.5 前脚刚发布，DeepSeek就亮出了“真家伙”。

就在刚刚，DeepSeek-V4的预览版本正式上线并同步开源。

据官方介绍，DeepSeek-V4拥有百万字超长上下文，在 Agent 能力、世界知识和推理性能上均实现国内与开源领域的领先。

模型按大小分为两个版本： 更具产业里程碑意义的是，DeepSeek-V4 从模型设计之初就深度适配国产算力，在华为昇腾芯片生态实测跑通，成为全球首个在国产算力底座上完成训练与推理的万亿参数级模型，打破对海外芯片与框架的长期依赖。

性能比肩顶级闭源模型，价格比Claude便宜21倍 官方实测数据显示，DeepSeek-V4-Pro性能比肩顶级闭源模型。

Agent（智能体）能力方面，相比前代模型，DeepSeek-V4-Pro的能力显著增强。

在 Agentic Coding 评测中，V4-Pro 已达到当前开源模型最佳水平，并在其他 Agent 相关评测中同样表现优异。

DeepSeek介绍，目前 DeepSeek-V4 已成为公司内部员工使用的 Agentic Coding 模型，据评测反馈使用体验优于 Sonnet 4.5，交付质量接近 Opus 4.6 非思考模式，但仍与Opus 4.6 思考模式存在一定差距。

DeepSeek给出的结论相对克制。

在知识与推理任务上，其性能已经超过主流开源模型，并接近Gemini等闭源系统，但仍存在约3到6个月差距。

在 agent和代码任务上，其表现接近甚至部分超过Claude Sonnet。

此外，在数学、STEM、竞赛型代码的测评中，DeepSeek-V4-Pro超越当前所有已公开评测的开源模型（包括月之暗面的K2.6 Thinking、智谱GLM-5.1 Thinking等），取得了比肩世界顶级闭源模型的优异成绩。

相较之下，DeepSeek-V4-Flash主打性价比，能够提供更加快捷、经济的 API 服务。

在 Agent 测评中，DeepSeek-V4-Flash 在简单任务上与 DeepSeek-V4-Pro 旗鼓相当，但在高难度任务上仍有差距。

据悉，V4-Pro 与 V4-Flash 最大上下文长度为 1M，均同时支持非思考模式与思考模式，其中思考模式支持 reasoning_effort 参数设置思考强度（high/max）。

对于复杂的 Agent 场景建议使用思考模式，并设置强度为 max。

使用价格如下： DeepSeek表示，“受限于高端算力，目前Pro的服务吞吐十分有限，预计下半年昇腾950超节点批量上市后，Pro的价格会大幅下调。

” 再看看国际友商价格对比，可见DeepSeek的实惠： 混合架构解决工程落地痛点，全面适配国产算力 大模型处理超长文本的最大痛点，从来不是 “能不能装下”，而是跑不动、记不住、算不起。

随着传统注意力机制呈平方级复杂度攀升，百万Token场景下显存与算力直接 “爆炸”，几乎无法工程落地。

DeepSeek-V4 的发布，标志着大模型正式走出 “参数竞赛”，进入效率优先下一代赛道。

从一口气审计全量代码库、一次性解析千页合同，到全程记住长时间会议、串联多轮复杂智能体任务，V4让AI 真正具备“完整理解、长期记忆、深度推理”的能力，同时把使用成本大幅下拉。

这一切得益于DeepSeek业内首创“CSA （压缩稀疏注意力） + HCA （重度压缩注意力）”的混合架构。

用一套“分级压缩 + 分级检索”思路，把效率拉到极致。

这一新方法显著减少了计算复杂度，提升了长上下文处理的效率。

具体来看，CSA像给长文本做重点精读。

先把每 4 个Token压缩成一个信息块，再用稀疏检索只挑最相关的内容，既保留中段细节，又大幅削减计算量，兼顾精准与效率。

HCA像给长文本做大纲速读，把海量信息浓缩成框架级块，专门负责全局逻辑。

官方数据显示：1M Token场景下，V4-Pro 仅需 V3.2 的 27% 推理算力、10% KV 缓存；

Flash 版更是低至 10% 算力、7% 缓存。

除了混合注意力，V4 还带来三项关键技术革新，构成完整效率革命： mHC 流形约束超连接：升级传统残差连接，把信号传播约束在稳定流形上，深层不衰减、训练不炸数值。

Muon 优化器：替代传统 AdamW，收敛更快、训练更稳，完美适配 MoE 大模型与低精度训练，解决大批次长上下文训练的抖动难题。

全链路工程优化：专家并行细粒度通信重叠、TileLang 内核开发、FP4 量化感知训练、异构 KV 缓存管理，从计算、通信、存储全方位降本提速，推理加速最高近2倍。

最受大家关心的，是V4这次是否成功全面适配国产算力？ 报告指出，DeepSeek-V4在英伟达 GPU 与华为昇腾 NPU 两大硬件平台上，对细粒度 EP 优化方案完成了全面验证。

相较于性能优异的非融合基线方案，该方案在通用推理负载场景下可实现1.50~1.73 倍的加速比。

有业内观点指出，这代表已经完成华为昇腾平台的适配和实测落地。

但目前对外开源的只有英伟达GPU版本，昇腾适配代码未开源，属于闭源适配优化。

值得一提的是，寒武纪在软硬一体生态中，已经完成基于 vLLM 推理框架完成对 285B DeepSeek-V4-flash 和 1.6T DeepSeek-V4-pro 的适配，适配代码已开源到 GitHub 社区。

剩下的，就等DeepSeek-V4的实用表现了。

还有DeepSeek的首轮融资最终花落谁家，也还是个谜题。

“不诱于誉，不恐于诽，率道而行，端然正己。

” DeepSeek官方在文章最后表示，他们将始终秉持长期主义的原则理念，在尝试与思考中踏实前行，努力向实现 AGI 的目标不断靠近。

”