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"日本樱花痒痒痒痒",　　6月17日，湖南省纪委监委官微“三湘风纪”，以《政治糊涂埋隐患任性用权食苦果》为题，对益阳市桃江县委原书记汤跃武严重违纪违法案进行剖析。汤跃武（资料图）　　汤跃武，男，1967年11月出生，1987年12月参加工作，1996年12月加入中国共产党。曾任益阳高新区工委副书记、管委会副主任，南县县委副书记、县长，桃江县委书记，益阳市委副秘书长等职。　　2021年11月，益阳市纪委监委对汤跃武进行纪律审查和监察调查。2022年5月，汤跃武因违反政治纪律、廉洁纪律、组织纪律、工作纪律、生活纪律等被开除党籍、开除公职。2023年1月，汤跃武因犯受贿罪和滥用职权罪，数罪并罚，被判处有期徒刑六年，并处罚金40万元。　　“对不起桃江的群众，自己做的这些错误决策，导致老百姓养老金被骗，我作为县里的主要领导，要负主要责任。”回顾自己违纪违法犯罪行为，汤跃武后悔不已。　　汤跃武在担任南县县长特别是桃江县委书记期间，政治意识和纪律规矩意识淡漠、滥权妄为、作风腐化，严重损害党的事业和形象，严重破坏当地政治生态，被当地干部群众戏称为“汤猛子”“汤包头”“汤茅台”，教训深刻、发人深省。　　政治糊涂，大是大非不明　　2021年7月，桃江县新一届县委领导班子换届，汤跃武从桃江县委书记岗位调任益阳市委副秘书长，而他离任不到两个月，桃江县某养老公寓非法集资案爆发。为了换届时不影响自己仕途升迁而一直压案不查的汤跃武，最终还是被这起案件拉下马。　　早在2018年，某养老产业发展有限公司负责人王某某在益阳、桃江等地推广养老床位预订，以预付款的7%-12%返利为诱饵，吸引老年人进行投资。2018年11月，王某某举办养老公寓开业典礼，时任县委书记汤跃武出席并为其代言，称公寓“市场反响热烈，一床难求”，对当地群众造成极大误导。　　2019年7月，公安机关发现该养老公司涉嫌非法集资，向汤跃武汇报并建议立案侦查。当时，汤跃武担心“爆雷”会影响自己的政绩和职务晋升，在未进行集体研究的情况下，个人决定不予立案，并严厉批评有关人员，“立案抓人就是在给桃江惹事。”　　之后，桃江县委又两次召开县委常委会研究某养老公司非法集资问题，汤跃武均否决了会上提出的对养老公司和王某某立案侦查的意见。由于汤跃武滥用职权，违规干预办案，导致某养老公司继续疯狂集资。　　作为县委主要领导，确保党中央重大决策部署在县里落地落实是其首要政治任务，但汤跃武对肩负的政治责任置之不顾，对党中央防范化解重大风险的决策部署落实不到位，在明知养老公寓涉嫌非法集资的情况下，仍试图捂“盖子”，最终导致群众经济损失越来越大。　　汤跃武是技术干部出身，长期错误地把工作“经验”当作政治上的成熟。特别是主政一方后，没有把政治建设摆在首位，理论学习走过场，研究工作不深入，作报告照本宣科，走声不走心。　　汤跃武忏悔道，正是由于放松理论学习和思想改造，导致理想信念滑坡、初心使命淡化，在贯彻落实党中央防范化解风险等决策部署上不坚决、有偏差。　　无视规矩，用权霸道任性　　自恃“位高权重”，汤跃武把自己当成不受纪法约束和监督的“特殊”党员领导干部，不讲纪律、不守规矩，在担任南县县长和桃江县委书记期间，蛮横霸道、用权任性，决策“一言堂”、审批“一支笔”、用人“一句话”，“一把手”俨然成了“一霸手”。　　对于一些重大事项，汤跃武常不按程序流程、不经集体决策，就擅自做决定。担任南县县长期间，在部门负责同志明确反对的情况下，汤跃武未经集体研究，未按相关程序审核把关，直接在借款报告上签批“同意借款”，违规批准县财政局借款3500万元给一家民营企业，最终造成上千万元国有资产损失。　　担任桃江县委书记后，汤跃武不顾桃江财力，仍盲目上马5个PPP项目，大大增加了地方政府债务风险。　　“最初包装了20多个PPP项目，所以有人就戏称我是‘汤猛子’，当时我不在乎，但是后来就感觉群众是有意见的，因为没有考虑到县里面财政承受能力。”汤跃武如是反思。　　此外，在工程项目承揽、工程款拨付、医药采购、选人用人等方面，到处都有他任性用权、随心所欲、插手干预的影子，其中，他违规插手干预的工程项目就有34个，被群众戏称为“汤包头”。　　“担任县委书记后，权力也越来越大，作为‘一把手’，最终的决策权在我这里，基本上是我一个人说了算。”汤跃武“家长式”的做派，让许多干部敢怒不敢言。　　在选人用人上，汤跃武任人唯亲，与自己走动勤密的干部就优先提拔使用，造成用人不公、风气不正，严重影响当地政治生态。　　由风及腐，贪图奢靡享乐　　汤跃武无视规定、刚愎自用、滥用职权的背后，是其个人私欲的膨胀，拜金主义、享乐主义、奢靡之风抬头。一些不法商人为求得汤跃武的关照，费尽心思为其提供全方位“悉心服务”，竭尽所能对其进行围猎。　　老板杜某几乎承包了汤跃武所有的穿戴用品。更有不法商人特意搬到汤跃武楼下居住，以“好邻居”的身份，为汤跃武提供“管家式”服务。　　“我慢慢习惯享受他的这种服务，不讲原则地享受他这种服务，自然也就得为他插手工程背书、站台、打招呼。”在汤跃武的帮助下，该不法商人在南县、桃江承揽工程项目总值近2个亿。　　汤跃武嗜酒贪杯，非茅台不喝，自言在桃江“几乎没喝过其他酒”。一次招商引资宴会，因举办方安排的是其它品牌白酒，汤跃武一直不端杯，直到换上茅台，宴会才继续进行。因此，又被人戏称为“汤茅台”。　　一些老板为了讨好汤跃武，千方百计从各地购买茅台酒，汤跃武收受的整件茅台酒就达70余箱。他还安排他人修建了一个地下酒窑用来储酒，以备退休之后继续享用。　　腐由风生，风腐一体。走上领导岗位后，汤跃武逐渐沉迷于奢靡享乐的生活之中。一到周末，汤跃武更是开启“酒桌—牌桌”模式，酒酣耳热之后，再转战麻将桌，不到转钟不收场。汤跃武坦言，在其担任桃江县委书记期间，仅通过打牌就“赢”了80余万元。　　汤跃武是典型的“两面人”，暗里腐化堕落，明里却制造清廉假象。在任职南县、桃江期间，汤跃武表面上主动将收受的部分茅台酒上交县委接待办，部分红包礼金上交廉政账户，暗中却将大部分违纪违法资产交给某不法商人代为持有，并与其多次串供。为蒙蔽组织，汤跃武还更换正在使用的手机，安排他人保管，想方设法对抗组织审查。　　“信任这样一个不法商人，错过了组织对我一次又一次的挽救机会！”回想当初的行为，最终还是自食任性用权、滥用权力的苦果，汤跃武觉得自己愚蠢至极。

"日本樱花痒痒痒痒",　　“真正的变革是，什么时间点有一个模型可以把错误率降低到个位数。”　　在经历了上半年密集的技术和产品发布后，下半年的AI圈显得有些平静，不再有如Sora这样引发轰动的产品，在GPT-4o之后，行业引领者OpenAI也迟迟没有大动作。不少行业人士认为，--**--　　“真正的变革是，什么时间点有一个模型可以把错误率降低到个位数。”　　在经历了上半年密集的技术和产品发布后，下半年的AI圈显得有些平静，不再有如Sora这样引发轰动的产品，在GPT-4o之后，行业引领者OpenAI也迟迟没有大动作。不少行业人士认为，技术的迭代放缓了。　　在亚布力企业家夏季年会上，猎豹移动董事长傅盛提出一个观点，AI浪潮已出现泡沫迹象，从大模型出现在大众视野以来，已过去近一年的时间，但最顶级大模型的模型没有明显提升。“客观来说，谁家大模型有什么优势，基本尚属‘一家之言’，用户用起来没有感觉到太大差别。”他认为，当前大模型同质化严重。　　在与MiniMax创始人闫俊杰的交流中，关于瓶颈与转折点他提到，现在所有模型错误率都是20%的量级，“真正的变革是，什么时间点有一个模型可以把错误率降低到个位数，这会是一个非常本质的变化。”未来大模型能否成功，傅盛也认为，大模型的天花板能否再上一个台阶很重要。　　“至暗时刻觉得技术很重要”　　这一轮的生成式AI是一场掀起巨大浪潮的社会生产力革命，傅盛认为，这波浪潮今天已经呈现出明显的泡沫迹象。　　何为“泡沫”，傅盛认为，一方面是模型能力没有明显提升。“在一个以科技为核心的技术浪潮中，这是不太正常的。”每次写不同的东西，傅盛都会用好几个大模型互相比较，“有时候这个大模型更好用，有时那个更好用，当前大模型的同质化很严重。”　　其次，说了这么久人工智能，“但真正的KillerAPP（杀手级应用）并没有出现，不仅在C端没有出现，B端也未能出现。很多行业大模型都说自己有不少应用，但真正提效的并不多。”傅盛说，想要将大模型真正变成一个明显能提效的应用，还很有难度。　　泼了盆冷水的同时，傅盛补充表示，泡沫不见得会使大模型发展崩塌，因为有点泡沫很正常，互联网早期也曾出现泡沫。　　在今年6月演讲时，金沙江创投主管合伙人朱啸虎曾谈及GPT-5一直“跳票”时表示，“硅谷也高度怀疑GPT-5还有没有，即使出来在核心推理能力上还有没有显著的提高，这是很不确定的东西，今年年底是一个验金石。”他判断，大模型演化速度有放缓趋势，而迭代曲线放缓以后，应用层的机会就会更多。　　不过，在波形智能创始人姜昱辰看来，大模型技术迭代其实并没有放缓，而是保持着2018年以来的增速，那一年基于Transformer架构的大规模语言模型预训练开始流行。从博士的自然语言处理研究到大模型创业，姜昱辰更早开始经历这轮大模型技术演化的进程。　　“大家之所以有这样的感觉（技术迭代放缓）是因为大众是在2022年底、2023年初第一次看到这个技术，做了很多短时间的learning和追赶，追赶当然比较快。”姜昱辰对第一财经表示，把OpenAI做出来的技术学一遍，不叫“技术迭代”。　　虽然行业此前有一句“没有应用的大模型一文不值”广为传播，但在很多从业者看来，大模型的技术同样重要，因为更好的应用一定建立在更好的技术之上，技术和应用是一个相互转化的串联关系。　　在MiniMax刚刚过去的伙伴日活动上，闫俊杰在讨论中提到，“至暗时刻会觉得技术很重要。”　　很多时候做技术时，并没有真正意识到技术为什么重要。闫俊杰举例表示，用户感受到的东西可能来自于一些产品细节，或者一些品牌，技术本身是好多个环节在一起，尤其在繁荣时期，可能分不清什么是主，什么是次，“当在某些时间点遇到瓶颈的时候，抛开所有的表象东西，会意识到技术才是最终提升的来源。”　　“技术做不好的时候，发现所有东西都是问题，当技术做好了，似乎所有问题都被掩盖了，”闫俊杰表示，技术是一家科技公司最核心的要素这件事，尽管已深刻意识到，偶尔还是在继续犯错误，“这个是我在多次至暗时刻里最有共性的一件事。”　　做技术也是一件非常奢侈的事，“如果看一眼我们每个月的账单还是会非常心疼的。”在采访中，说到这话时，闫俊杰几次看向了MiniMax技术总监韩景涛，也就是“账单的制造者”。　　因为做技术可能会失败，研发投入很大，闫俊杰此前很多时候会想要不要走点捷径，但实践经验会证明，走捷径就会被“打脸”，“这个事在我这发生可能超过十次了。”　　“一个东西要实验三次才能成功，第三次实验成功的时候，会想前面两次是不是可以不用做，就像吃包子吃三个会吃饱，就会想是不是前两个不用吃是一样的。”闫俊杰表示，这是做技术时一个比较容易犯的错误。　　在各种关于模型技术细节的排行榜上，或许GPT-4o的跑分不常出现在第一，甚至会在中间，但在MiniMax基于真实客户的测试集中，OpenAI的GPT-4o是遥遥领先的。　　在大模型时代，如何判断技术的好坏，大众很迷惑，企业同样觉得很难，但这个点很重要，因为技术的评价标准会决定模型的迭代方向，如果指标本身不对迭代方向可能就错了。　　闫俊杰提到，MiniMax目前的一个办法是，基于MiniMax开发平台的3万多个开发者和付费客户，在他们的场景上构建一个真实使用的测试集，有些客户对他们的场景非常看重，要求保证产品的效果，基于这些客户真实使用的评测是较为客观的。　　“这个测试集上所有国产化模型相比GPT-4o都相差较多，其他排行榜基本上GPT-4o都要排到中间去了，但是在我们的排行榜上确实GPT-4o排在最靠前。”闫俊杰提到，国内所有模型都与GPT-4o有本质的差距，且越难的问题差距越大。按照这个评估方式，国产模型的提升空间还很大。　　静待下一转折点　　大模型的下一个转折点在哪里？众多创业者有不同的答案，有人认为是错误率的降低，有人觉得是个性化的模型，有人认为关键在于小算力训练出大模型，背后或许意味着架构的改进。　　朱啸虎曾提到，今年的大模型本身还是有很多错误，且出来的结果不可控，今天落地最困难的是，场景下怎么解决错误问题、可控问题。　　现在所有的模型错误率都在20%左右，即两位数的错误率，有时惊艳，有时不靠谱，闫俊杰认为，这也是制约模型处理复杂任务的原因，“真正的变革是，什么时间点有一个模型可以将错误率降低到个位数。”这是能增加用户使用深度的核心手段。　　复杂任务往往需要多个步骤“相乘”，较高的错误率导致失败率的指数增加。闫俊杰表示，即便是GPT-4这样的模型也无法支持非常灵活的Agent（智能体），这并不是因为Agent框架写得不够好，产品做得不好，最根本的原因是模型本身不够好。　　但现在可以看到的是，每家公司有了算力，无论是OpenAI、谷歌还是Meta，都在加码算力。MetaCEO扎克伯格曾在社交媒体上表示，要建立一个大规模的计算基础设施，到2024年底，这一设施将包括35万张英伟达H100显卡，业界预估这或许将耗费近百亿美元。　　算法也在进步，OpenAI在2023年只能做出来GPT-4，但2024年能做GPT-4o，虽然性能差不多，速度快了近10倍。　　“计算量多了不止10倍，算法也快了10倍时，没有道理说训练不出来一个更好的模型。”闫俊杰提到，“如果Scalinglaw（尺度定律）是对的，未来这个模型一定会出现，标志就是个位数的错误率。”　　在傅盛看来，降低错误率同样重要。“今天的大模型有20%-30%的知识幻觉，而且‘它不知道自己不知道’，这是在企业应用上非常重要的一大卡点。”想要真正落地一个应用，得用大量工程化的手段去解决以前通用人工智能认为它能干的活，这中间是有差距的。　　问及大模型技术的下一个转折点，姜昱辰给了一个不一样的答案，她认为是“个性化”的技术。　　“ToB的创业者会觉得错误率降低很重要，因为企业级、工业级场景中要的是极高准确率，而在消费场景中，要的是‘懂你’的个人助手。因此，对ToC创业者来说，个性化技术更重要。”对于不同的答案，姜昱辰解释，ToB和ToC不同的场景下会有不同的感知。　　从难度上来说，大模型幻觉是概率模型固有的，不容易解决，但个性化大模型确实是技术层面可行的。姜昱辰提到，波形智能目前在做的是这个方向，主要的难点是算法，中间需要知道的是，这样的个性化生成式模型需要什么用户信息，如何用于模型自进化。　　深思考创始人杨志明则认为，下一个转折点是，如何利用小算力训练出大模型、做好大模型的推理，在这背后，当下主流的Transformer架构需要堆积算力，“性价比太低”。架构的改进或许是重要的方向。　　值得期待的是，近日有消息称，OpenAI将在今年秋天推出代号为“草莓”（Strawberry）的新模型。作为核心技术突破，草莓可能集成在ChatGPT内，帮助解决当前AI聊天难以完成的复杂任务，如数学和编程问题。此外，草莓更会“思考”，在解决强主观性问题上更擅长。　　“草莓”是前菜，消息人士透露，OpenAI正在开发下一代大型语言模型Orion（猎户座），草莓将为其生成高质量训练数据，以帮助减少大模型幻觉问题。能否突破瓶颈，带领行业进入下一转折点，最大的可能性还在OpenAI。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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作者：洛东锋

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