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学者指出，过来，《中国新闻周刊》记者：李静 发于2025.9.29总第1206期《中国新闻周刊》杂志 1935年岁尾，一个冬季的下昼，林徽因曾经经在梁思成的办公室持续工作三个小时。那一年，她以及梁思成在山东曲阜考查了孔庙构筑群，并沿胶济铁道路经历城、章丘、临淄、益都等11个县，寻找散落山涧旷野的“野蛮珍宝”。返来后，有少量案头任务。现在，里间只要她一集体，窗户恰好可以鸟瞰天安门的院子。 “现正在是五点三十分。夜幕...
透过现象看本质，中新社北京10月1日电 维也纳消息：国内原子能机构当地时间9月30日晚发表申明称，现在正与俄罗斯以及乌克兰双方打仗，以尽快促进扎波罗热核电站复原场外电力供应。 申昭示意，国内原子能机构总做事格罗西近期访问俄乌两边领导人以及低级官员，谈判了扎波罗热核电站的核平安以及安保状态。 格罗西表示，作为欧洲最大核电站之一的扎波罗热核电站，现在落空内部电力供应的时间已经经超过一个星期，这是自俄乌抵触以来，该核电站患上到外部电力供应时间最长的一次。 格罗西称，目前扎波罗热核电站正依靠应急柴油发机电保持供电，而这也是该核电站的末了防线，所幸暂无间接迫害。但就核安全而言，这种形式是不可继续的，且“俄乌双方都不会从核事变中受害”。--> 声明称，扎波罗热核电站方面已告知国内原子能机构团队，目前核电站燃料储备仍可供备用发电机运行跨越10天。国际原子能机构驻扎波罗热核电站团队也正正在亲近监测相关数据，从前一周，场内以及场外辐射均未超越正常程度。 格罗西呐喊无关各方对于扎波罗热核电站停止须要的修复，尽所有致力必然核事故产生。 2022年2月乌克兰危急单方面升级后，俄方支配了扎波罗热核电站，尔后该...
在这种情况下，偶尔，中新社北京10月1日电 (记者 刘文文)中国铁路10月1日迎来国庆中秋假期客流最高峰，预计发送搭客2300万人次，方案加开旅客列车2106列。9月30日，全国铁路发送旅客1846.3万人次。 记者从中国国家铁路集团有限公司(简称“国铁团体”)获悉，截至10月1日8时，铁路12306已累计售出国庆中秋假期运输(9月29日—10月10日)时代车票1.2亿张。从预售情况来看，热门登程都会重要有北京、广...
经济日报评论员：坚持创新实干把握发展主动权 创新是引领发展的第一动力；实干是最好的方法论。唯有创新实干，才能牢牢把握发展主动权。 中央宣传部理论局组织编写的2025年通俗理论读物《创新实干促发展》近日在全国发行，立足新时代中国改革发展的生动实践，科学研判“时”与“势”、辩证把握“谋”与“干”，深入回答了干部群众普遍关心的8个理论热点问题，明确了创新实干的路径。 当前我国经济总体保持平稳，但仍面临结构性、周期性、外部性问题交织的局面，外部环境不确定性加剧，国内有效需求不足，关键核心技术“卡脖子”问题依然突出，微观主体活力有待进一步激发，依赖要素驱动的增长模式难以为继。面对日益激烈的竞争和日益复杂的矛盾，创新是赢得主动权的关键。必须加快从要素驱动向创新驱动转变，发挥创新的支撑引领作用。--> 人工智能的爆发式发展，带来了经济转型的“新动力”、满足人民美好生活需要的“新助手”。DeepSeek对全球用户产生极大吸引力，背后是科技创新驱动高质量发展的澎湃动能。乘着数字技术的春风，新型工业化、新型城镇化、乡村全面振兴、文化强国建设向纵深推进。与此同时，新的社会群体、利益诉求、技术手段不断产生，如何持续创新社会治理理念与实践，关系着国家长治久安。 创新的活力必须依靠实干才能转化为发展成果，我国改革开放40多年来取得的成就，是全党全国各族人民用勤劳、智慧、勇气干出来的。正是敢担当、抓落实的实干精神，创造了中国的发展奇迹。 以制度变革释放发展红利，不断探索与奋斗，是解决民营经济“成长中的烦恼”的重要路径。以历史耐心与战略韧性筑牢脱贫根基，推进乡村全面振兴，尤需摒弃松劲懈怠的治理惰性。面对人口结构发生的转变，必须强化教育、住房、就业等多方面政策措施，力求落地见效。激发干部干事创业的热情和效率，必须切实整治形式主义，让求真务实蔚然成风。 满足人民对美好生活的向往，发展是第一要务，是创新和实干的落脚点。锚定高质量发展，圆满完成“十四五”规划目标任务，为“十五五”良好开局打牢基础，就是要强化创新引领，面向科技前沿、经济主战场、国家重大需求和人民生命健康，加强基础研究和原始创新；就是要弘扬实干精神，坚持“干字当头”，反对形式主义，以“钉钉子”精神落实决策部署。将创新与实干贯穿于现代化建设全过程，才能有效应对各种挑战，不断开创高质量发展的新篇章。(本文来源：经济日报 作者：经济日报评论员) 【编辑:王琴】
作者：江铭欣 今年七月，起点中文网进行了建站以来最大的新书推荐算法改革，免费期新书从固定推荐位的四轮“PK模式”改为个性化推荐展示的“流量包模式”。这一改革在作者中引起极大反响和广泛讨论，由此也引出一系列关键却缺乏讨论的问题：什么是网文的推荐算法？推荐模式的变化为何如此重要？PK模式是什么？流量包模式又是什么？ 推荐算法在网文中的应用，实现了海量内容与读者的精准连接，也有效解决了长尾网文的分发与供给。免费平台番茄小说如今日活跃用户近亿，远超付费阅读平台，根本就在于以推荐算法为核心内容的分发模式。因此，原以编辑、运营为主导的，以分发精选为内容组织逻辑的老牌网文平台，也纷纷推出个性化推荐功能。 与短视频等平台的内容推荐系统一样，网文平台的推荐系统也主要由数据层、算法层和工程层组成。数据层主要分析用户、网文以及用户与网文的交互数据和特征，如用户性别、网文类型、阅读时长等数据。算法层负责从数据中挖掘规律，生成推荐结果。网文平台使用较多的两种推荐算法是基于内容的推荐和协同过滤。基于内容的推荐依赖对网文本身特征的分析，通过赋予内容的类型与标签，结合读者的偏好信息，推荐与读者兴趣相近的网文。例如，历史数据发现读者喜欢看规则怪谈类型的网文，算法就将更多和规则怪谈相关的网文推荐给读者。协同过滤推荐算法则不解析内容本身，主要依赖读者与网文的交互数据，可分为基于读者的和基于网文的。基于读者的协同过滤是找到和读者A相似的读者B，给读者A推荐读者B看过但是读者A没看过的网文。基于网文的协同过滤则是找到观看两个不同网文的用户群体，通过分析两个读者群体的重合度，推算两篇网文的相似度，相似度高则进行合并推荐。一般推荐系统都会混合以上的算法，根据用户操作行为选择不同的推荐策略，无操作时用热门默认推荐，少量操作时用基于内容的推荐，交互足够多时用协同过滤推荐。工程层则是对上述数据和推荐的处理、排序、评估与优化。--> 目前主流网文平台所采用的推荐系统多以“top-N预测任务”为核心，以“点击预测任务”为辅助来实现海量作品的个性化推荐。即结合用户的阅读时长、留存率等指标预测用户点击某本小说的概率，根据推算出的推荐分为用户提供排序好的个性化内容列表。网文上传或更新后，会根据其不同特征进入不同的内容候选池，当用户访问推荐feed(即推荐信息流，如番茄小说的首页推荐和起点中文网的猜你喜欢)时，服务端就会请求推荐，系统便会根据用户特征从候选池中召回用户可能感兴趣的网文。经过粗排、精排出的小量级网文，会根据算法模型的预估推荐分来排序，有时也会加上广告或平台力推的内容，在混排后展示为用户浏览页面的推荐feed，由此完成一次推荐。一般来说，猜你喜欢等个性化推荐feed无数量限制，一直刷就一直新。但榜单类推荐资源位的展示数有限，排序只能选取top-N。起点中文网此前的新书推荐位PK模式，即由4轮PK以竞争推荐位(一轮“潜力新书”、二轮“新书精选”、三轮“本周强推”、四轮“小编力荐”)，新书需要轮轮晋级才能获得更多推荐。起点以外的付费平台虽未明确标注其推荐为PK模式，但大致原理相同，面对有限的资源位只能曝光推荐分排序前列的作品。 不难发现，无论是以上哪种推荐算法，都需建立在一定数据上才能进行推荐。新读者、新网文或新类型会因缺乏历史行为数据，无法准确启动个性化推荐的情况。这就是推荐算法中常说的冷启动问题，主要分为读者冷启动和内容冷启动。在读者冷启动阶段，网文平台会主动邀请新注册读者或一段时间未使用的读者提供反馈，包括性别、年龄、地理位置、爱好等信息，以建立读者兴趣画像。部分平台也可通过用户的登录账号，如手机号码、抖音账号等，获得用户在其他平台的行为数据。此外，通过用户的登录设备、时间、地址IP也可获得部分用户信息和场景偏好。新注册读者登录网文平台后，大部分平台会使用混合推荐算法，先是提供大众化、热门、高分的网文内容兜底，再根据读者的初启行为(如停留、点击、阅读)数据，用基于内容的推荐算法给读者推荐他过往观看过的、相似的内容。等用户的基础属性较为完善，有更多的交互数据后，配合协同过滤算法为读者提供更多元的网文内容。例如，新用户登录番茄小说平台，填写用户名和性别为女，首页推荐就会出现较多现代言情女频网文热门大众类型文以及《十日终焉》等番茄小说独家高分文，不同类型的网文也会适度曝光让读者选择。如果用户点击霸道总裁文，无论阅读时长多长，番茄平台都会在下一次推荐feed刷新后推荐更多现代言情文和霸道总裁文。后续也会根据读者相似度和网文相似度，对海量网文进行协同过滤算法推荐，为读者推荐更多新鲜且可能感兴趣的网文。 这次起点中文网的改革主要针对网文新书的冷启动。从推荐算法角度来说，尽管内容本身有一些关键词标签特征，但由于新书没有用户表达过行为，推荐系统无法判断网文的好坏，也不知道将在候选池中的新书推荐给谁，且新书的自然推荐分排序由于偏后也难以曝光。而得不到用户交互数据，就容易导致恶性循环，破坏作者体验的同时影响新书内容库的增量。因此，大部分网文平台都是强制推荐系统给新网文一定的流量曝光，等有了用户针对这篇网文本身的用户行为，推荐系统再更有针对性地推荐这篇网文。这种流量曝光就是流量包，逻辑即推荐系统中常说的boost。它指的是在推荐分上增加或减少一个数，多由运营和编辑在推荐系统中非自然操作，对于新作、冷门作品和优质作品会进行boost增分，从而提高推荐量，对于低质作品也会deboost减分。一般来说，推荐系统已经在最优用户体验目标上给到每部作品恰当的推荐量，只有在出于冷启动和作者生态角度等业务需求时会适当boost运营。由于新书的前期曝光没有比较精准的个性化推荐，boost实际上是在损失用户体验的基础上做推荐，因此新书的曝光周期和总体流量也会被控制在一定额度。 在资源位和曝光值固定的前提下，起点中文网做了两种新书推荐机制的尝试。原有的四轮PK模式，会保证新书最少有一轮推荐，即曝光在起点客户端的“潜力新书”中，一轮最长曝光周期为七天，晋级第二轮后会推荐曝光在“新书精选”与“同类作品推荐”，如二轮PK失败则基本再没有曝光可能，除非联系编辑复活上推。晋级第三轮后曝光在“本周强推”，第四轮晋级则曝光在新书推荐中位置最好、流量最大的“小编力荐”。这种模式让不同等级的上推会获得不同程度的曝光，PK晋级多的作品可获得多次曝光和更优的推荐位，PK晋级少的作品则可能一轮游，由于无推荐而苦苦坚持创作或快速切书。新的流量包模式则是不固定推荐位，为更多新书提供了长周期的候选推荐和更多资源位曝光可能。如新书入库作品首次亮相后，会提供试水期和培育期流量推荐。新书在七天试水期中均匀获得流量扶持，再根据作品表现获得不同档的流量包boost。优秀作品会获得更高档次的放量流量包boost，表现欠佳的新书也不会被雪藏，也能在培育期获得持续21至42天的扶持流量包，让推荐系统和新书新人有更多试错和调整的可能，也避免作者过度追求前期流量而损害后期发展。 目前各内容行业推荐系统的推荐原理、算法、流程都大概一致，只是由于商业模式的不同，番茄小说等免费平台对人工智能推荐有相对充分的放权，起点中文网和晋江文学城等付费平台则有更多的编辑人工参与。总体而言，起点中文网这次新书推荐算法改革，表面上是将PK模式变为流量包模式，实质则在于对新书培育周期的拉长以及不限资源位向人工智能个性化推荐的让权，旨在推动作者和作品更加注重长期效益而非短期利益。 (作者系中山大学中国现当代文学硕士研究生) 【编辑:叶攀】