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俄罗斯转盘

好房子、百姓园林、一刻钟生活圈……山东12部门联合推动小城镇创新提升行动再深化_我的网站

兰戈

A |             山东省住房和城乡建设厅等12部门近日联合印发《关于深化小城镇创新提升行动的意见》。作为“十五五”开局之年小城镇建设的纲领性文件,该意见在总结“十四五”100个试点镇创新提升经验的基础上,对深化行动作出系统部署。

B |     新鲜速递                    最近几天,模型行当风起云涌          而我们的 MindLab 也拿出了的作品 Macaron V1:通过后训练,让 GLM5.2 再次伟大          MindLab 成立于去年 12 月,现如今是唯一完成对 GLM-5.1/5.2 完成后训练的外部团队Mind Lab 成立|64 张卡跑万亿参数 RL,开源                    作为当下国内最受瞩目的 NeoLab 之一,本文重点聊聊 MindLab 他们的模型成果、技术路线以及优化方式                    模型与训练          NeoLab 的研究方向,是在现有基模下进行 LoRA 训练,即:对现有模型,取出大约 0.5% 的核心参数来训练,并有效的提高原有模型的素质。在 MindLab 成立之初,这套方法就在在 Kimi K2 进行了验证:64 张 H800 搞定万亿参数模型的强化学习                    但后训练有个经典难题:对话、推理、编程、工具调用等能力混在一起训,往往按下葫芦浮起瓢。

C |   新一轮遴选启动  “十四五”试点镇不再重复申报        “十四五”期间,山东省人民政府选取100个镇开展创新提升,取得了明显成效。团队为此独创了 Mixture-of-LoRA(MoL):在冻结的基座上挂载多个独立的 LoRA 专家,每个专家专精一个方向,各自在隔离的适配空间中优化,彻底消除能力间的相互干扰。这套方法先是在 GLM-5.1 上跑通了预览版 Macaron-v1-Preview          随后,也就是在正式版 Macaron V1 中,团队把基座换成了 GLM 5.2,并对模型能力进行了全面升级          V1 提供两款变体:          旗舰 Venti(748B):基于 GLM-5.2(原生 1M 上下文),通过 4 个 1B 的 LoRA 专家分别覆盖 Chat、Agent、Coding、UI 四大方向,切换由显式 Router Tool 控制,未来新增能力的话,只需再挂一个 LoRA          轻量 Tall(35B):基于 Qwen 3.6 后训练,专为本地部署优化。                   同时,团队还通过自研的 LongStraw 技术,将 GLM 5.2 的上下文扩展至 2M,并通过将共享提示词复用为常驻状态,大幅降低长序列开销。为进一步深化小城镇创新提升行动,全面提升小城镇综合承载功能和辐射带动能力,《意见》提出,各设区市从辖区内建制镇中,通过自愿报名,按照不超过总数10%的比例,选择基础条件好、积极性高的镇开展创新提升。除了模型本体,团队还同步打造了三个关键配套,与模型联合训练:          UI4A:通用生成式 UI 架构,让模型能渲染交互式视图(不仅是文本),不依赖特定基座,即使未经微调的模型也能驱动,独立于 Macaron 的通用底座          REPL Harness:为模型提供持久的 Python 运行环境,模型可用 save_tool 自行编写工具,用 promote_tool 将其提升为跨会话可用的全局工具          MinT 后训练平台:MindLab 自研的训练基础设施,核心设计是 Actor 与 Learner 之间只传递 Adapter(而非完整权重),天然契合 MoL 架构,支持百万级 Adapter 目录,端到端可覆盖万亿参数规模                         模型跑分          我曾经问锴杰,怎样才能让模型智能不断提升?得到了一个回答:来自真实产品环境的奖励函数          从模型愿景上来说,马卡龙是希望能够在日常生活中真正帮上忙,并且是长期持续为创造价值,为此他们自建了两个基准,用于指导模型训练,如下:          Macaron ChatBench          作为 Agent 最基本的能力,需要评测 Agent 在长上下文中是否对用户保持诚实,而非「先把事情搞砸,然后道歉」          Macaron LivingBench          这是一个模拟的沙盒环境,包含三种相互关联的动态机制:动态噪声、动态生存环境以及动态用户。“十四五”期间已开展创新提升的镇,不再重复申报。评测观察模型是否能够持续理解用户的需求,验证信息准确性,重新规划任务路径,在用户保持耐心的情况下完成任务,说白了:完成任务,然后提供更好的体感                    除此之外,还有一些常规 Bench,也让大家看一下成色          benchmark 对比图          除此之外,我不知道是不是由于还在内测,用的人很少...就是这个模型快的离谱,我让他自己写了个自己的测速脚本,然后看看自己的速度:320字/秒          我觉得它在糊弄我...于是我还录了个屏,让他做打点标记          播放          下一个          打开循环播放          00:00     /     00:00          倍速          3.0X     2.0X     1.5X     1.25X     1.0X     0.75X     0.5X          多音轨          AirPlay          0          静音播放中,点击 恢复音量          画中画          网页全屏          全屏          你可以 刷新 试试          视频信息     1.33.6          播放信息 上传日志 调试信息 [X]          视频ID     VID     -          播放流水     Flowid     -          播放内核     Kernel     -          显示器信息     Res     -          帧数     -          缓冲健康度     -          网络活动     net     -          视频分辨率     -          编码     Codec     -          mystery     mystery     -          按住画面移动小窗                    我问锴杰:对于推理速度,你们干了啥?          锴杰:的确做了速度性能的优化,但太强调的话,我怕后面大家体验如果和你的实测指标不一致,会生气          好的,我绝对不说速度的事儿,另外还有个事情我得说一下,在我写这篇文章的时候,我让 Macaron 帮我去迭代了我的「大撒币计划」:速测 Qwen3.8 预览版:我用 1 小时,开发了套撒币系统          我是这么要求他的...四舍五入啥也没说,让他自己干          然后...它帮我迭代了所有的 ux,并且额外修了点 bug                              看几个案例          这里我就直接放点官方的 Case 了          Coding:用 Three.js 做了一个夜航船 3D 网页。第一人称站在木船上,河灯飘在两侧,靠近时浮出诗句          播放          下一个          打开循环播放          00:00     /     00:00          倍速          3.0X     2.0X     1.5X     1.25X     1.0X     0.75X     0.5X          多音轨          AirPlay          0          静音播放中,点击 恢复音量          画中画          网页全屏          全屏          你可以 刷新 试试          视频信息     1.33.6          播放信息 上传日志 调试信息 [X]          视频ID     VID     -          播放流水     Flowid     -          播放内核     Kernel     -          显示器信息     Res     -          帧数     -          缓冲健康度     -          网络活动     net     -          视频分辨率     -          编码     Codec     -          mystery     mystery     -          按住画面移动小窗          夜航船 3D 网页(马卡龙版)          同样的 prompt,GPT 5.6 也做了一版          播放          下一个          打开循环播放          00:00     /     00:00          倍速          3.0X     2.0X     1.5X     1.25X     1.0X     0.75X     0.5X          多音轨          AirPlay          0          静音播放中,点击 恢复音量          画中画          网页全屏          全屏          你可以 刷新 试试          视频信息     1.33.6          播放信息 上传日志 调试信息 [X]          视频ID     VID     -          播放流水     Flowid     -          播放内核     Kernel     -          显示器信息     Res     -          帧数     -          缓冲健康度     -          网络活动     net     -          视频分辨率     -          编码     Codec     -          mystery     mystery     -          按住画面移动小窗          夜航船 3D 网页(GPT版)                    Agent:从零构建一个混沌磁摆模拟器。小球在重力、阻尼和三枚磁铁作用下运动,实时渲染分形区域          播放          下一个          打开循环播放          00:00     /     00:00          倍速          3.0X     2.0X     1.5X     1.25X     1.0X     0.75X     0.5X          多音轨          AirPlay          0          静音播放中,点击 恢复音量          画中画          网页全屏          全屏          你可以 刷新 试试          视频信息     1.33.6          播放信息 上传日志 调试信息 [X]          视频ID     VID     -          播放流水     Flowid     -          播放内核     Kernel     -          显示器信息     Res     -          帧数     -          缓冲健康度     -          网络活动     net     -          视频分辨率     -          编码     Codec     -          mystery     mystery     -          按住画面移动小窗          混沌磁摆模拟器          播放          下一个          打开循环播放          00:00     /     00:00          倍速          3.0X     2.0X     1.5X     1.25X     1.0X     0.75X     0.5X          多音轨          AirPlay          0          静音播放中,点击 恢复音量          画中画          网页全屏          全屏          你可以 刷新 试试          视频信息     1.33.6          播放信息 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                   对了,测试 UI4A 可以用 Mind Lab 发的 Claude Code 插件 Macaron Artifacts          `github.com/mindverse-ltd/macaron-artifacts`                    接进 Claude Code          现在大家基本都在用 Claude Code 调各种模型,我整理了一下接法          打开 CC Switch,选顶部 Claude Code 图标,点右上角 `+`,选「手动添加」          Name 随便填,比如 `Macaron-V1`,Base URL、API Key、Model 都留空,核心是下面这段 JSON:          {      "env": {      "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://mintcn.macaron.xin",      "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-xxxx",      "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": "1"      },      "model": "macaron-v1-coding-venti"     }          CC Switch 配置截图                    我是看着 Mind Lab 从成立的,看着他们团队建立,看着他们跑通 MoL,再到发布自己的模型,不断着验证自己的判断:通过后训练让模型持续变强,经由多专家协同让能力可生长。好房子、百姓园林、一刻钟生活圈……山东12部门联合推动小城镇创新提升行动再深化  四大提升方向锚定2030年目标        根据《意见》,到2030年,全省小城镇经济实力持续增强,人居环境明显改善,绿色发展成效显现,安全韧性水平提升,数字化治理效能实现突破,成为推动乡村全面振兴、深化城乡融合发展、推进以人为本的新型城镇化的重要载体。围绕这一目标,部署了四大方面的重点任务:  培育提升产业发展动能        山东坚持把发展产业作为小城镇创新提升的核心引擎。《意见》明确,卫星镇要深度融入中心城市产业链布局,积极承接先进制造、现代物流、研发中试等产业;县域次中心镇要着力集聚强化主导产业,推动产业链向高附加值环节延伸;特色专业镇要立足资源禀赋和传统优势,集中培育文旅康养、现代农业、农产品加工、手工文创等特色产业,打造“一镇一品”产业标识,形成差异化发展格局。       同时,实施“强链、延链、补链”专项行动,建设一批小微企业园、科创产业园和“共富工坊”等,增强创新创业、就业吸纳和增收致富的承载能力,形成以产兴镇、以镇促产、镇村联动的发展格局。鼓励地理位置相邻、产业类型相近的小城镇推进产业片区化发展,探索建立跨镇利益协调与成本共担、产业项目协同流转、收益共享等机制。统筹产业布局与服务功能配套,打造产业邻里中心、创新服务综合体等载体,推行“园区事、园区办”,持续优化营商环境。  聚力提升镇区空间品质        围绕提升镇区空间品质,《意见》鼓励结合自然生态特色、地域人文特点等,建设符合小城镇居住需求的安全、舒适、绿色、智慧“好房子”,有条件的镇推进社区嵌入式服务设施建设,打造“一刻钟”便民生活圈。

D |        在综合环境治理方面,加强市政道路建设和维护修缮,整治违规占道经营、乱设摊点、车辆乱放等问题,推进空中线缆序化整治,完善镇区无障碍设施建设,提升居民出行便捷度与安全性。

E | 加强街头绿景、公园绿地等公共活动空间建设,打造“百姓园林”,构建镇园相融、干净整洁、生态宜居的镇区环境。       在特色风貌塑造上,重点推进镇区出入口、主要街道、重要节点等的特色风貌建设,加强建筑形态引导,统筹建筑高度、体量、色彩、材质等要素,营造协调有序、独具特色的建筑界面。加强历史文化保护与传承,延续老镇区、老街巷的空间肌理,推动传统风貌与现代功能有机融合。

F | 鼓励有条件的镇实施镇区数字化建设,在供水、燃气、安防等重点领域探索物联网技术应用,增强设施运行监测与风险预警能力,提升镇区治理与服务智慧化水平。  完善提升设施服务功能水平        在基础设施方面,有序实施供水、供电、供气、通信等老旧管网、线缆更新改造,提升运行安全水平。加强镇村路网、公共交通等互联互通,提升镇区生活污水设施建设运营、生活垃圾收运处置水平,推动管道燃气向镇村覆盖,积极推进新能源充电桩、换电站等设施建设。       在公共服务方面,深化紧密型县域医共体内涵建设,巩固完善管理体制和运行机制,持续推进人员、服务、技术、管理下沉,提升基层医疗服务能力。打造城乡教育共同体,通过集团化办学推动镇区优质教育资源向乡村延伸。推进乡镇区域性养老服务中心提档升级,完善日间照料中心、幸福院等设施。推进便民服务中心标准化、智能化升级,推行“就近办、上门办、帮代办”服务模式,提升群众办事便利度。

G | 支持产业大镇、强镇建设青年人才发展“微生态”。       在综合防灾减灾方面,优化镇区防灾空间布局,科学划定生态防护屏障、应急疏散通道和防灾留白空间。建设布局均衡的应急避难场所和消防配套设施,提升安全韧性和应急处置能力。

H |   创新提升要素配置保障能力        《意见》明确,指导开展创新提升行动的镇结合自身实际,制定小城镇创新提升实施方案。建立创新提升重点项目库,统筹存量与增量建设用地,保障项目用地需求。对符合条件的项目,在地方政府专项债券、超长期特别国债等资金申报时积极给予支持。开展镇银企对接活动,鼓励和引导金融机构创新金融产品和服务方式,加大信贷支持力度。建立小城镇创新提升专家团队,开展相关研究,提供智力支持。

I | 适时调整扩大经济规模大、人口增长快的特大镇经济社会管理权限。

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Published on:05:14:26



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