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以学术出版为志业的信念之光——专访商务印书馆党委书记、执行董事顾青

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中国编辑 2025年第1期 4-10页

作者：本刊编辑部龙杰余大品

顾青，商务印书馆党委书记、执行董事。1987年北京大学中文系古典文献专业毕业，进入北京中华书局从事编辑工作。2002年，调入中国社会科学院文学研究所。2003年，因工作需要，调回中华书局，曾任中华书局总编辑。2020年，出任商务印书...

顾青，商务印书馆党委书记、执行董事。1987年北京大学中文系古典文献专业毕业，进入北京中华书局从事编辑工作。2002年，调入中国社会科学院文学研究所。2003年，因工作需要，调回中华书局，曾任中华书局总编辑。2020年，出任商务印书馆党委书记、执行董事。长期从事编辑出版工作，已历38年。先后从事中华书局古籍整理、学术著作、辞书工具书、数字出版、国际出版等业务。负责中华书局的产品规划制定和实施，推动中国古籍整理事业和学术研究的发展。

关键词：

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公众人工智能价值敏感性的测度解析

自然辩证法通讯 2025年第1期 18-27页

作者：张学义周洲郑宇涵东南大学哲学与科学系江苏省道德发展智库

“价值敏感性”源于巴迪亚·弗里德曼的“价值敏感性设计”概念，指在技术设计、研发、生产和使用中具有伦理意蕴的价值感知能力。课题组创新性地应用“三方方法论”，通过多指标多因素结构方程模型(MIMIC)测量公众对人工智能的价值敏... 详细信息

“价值敏感性”源于巴迪亚·弗里德曼的“价值敏感性设计”概念，指在技术设计、研发、生产和使用中具有伦理意蕴的价值感知能力。课题组创新性地应用“三方方法论”，通过多指标多因素结构方程模型(MIMIC)测量公众对人工智能的价值敏感性，评估现有技术是否支持价值敏感设计目标。研究发现：(1)公众对人工智能的价值敏感排序为：透明性、算法公正、劳动就业保障、责任归属等，说明这些价值需在技术设计阶段予以重视；(2)信息安全和生态失衡未引起广泛关注；(3)性别和职业对价值敏感性无显著影响，但年龄和学历差异显著。

关键词：人工智能价值敏感性多指标多因素模型伦理治理

MQLserve：基于量化的多任务大语言模型服务系统

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计算机学报 2025年

作者：符芳诚夏义扉崔斌北京大学计算机学院

随着大语言模型（LLMs）的不断发展，针对各种各样下游任务进行微调并部署的需求也与日俱增，以LoRA为代表的高效微调技术和以GPTQ、AWQ为代表的模型量化技术发挥着至关重要的作用。然而，尽管这些技术在单任务场景下已经有了众多成熟... 详细信息

随着大语言模型（LLMs）的不断发展，针对各种各样下游任务进行微调并部署的需求也与日俱增，以LoRA为代表的高效微调技术和以GPTQ、AWQ为代表的模型量化技术发挥着至关重要的作用。然而，尽管这些技术在单任务场景下已经有了众多成熟应用，但在多任务场景却鲜有研究。具体来说，由于主流的量化方法会导致基座大模型无法在任务之间共享，现有多任务服务系统难以结合量化进行部署，限制了其在资源受限场景下的可用性。此外，现有多任务服务系统缺乏灵活的动态任务实时添加能力和针对多任务场景的调度算法支持，往往导致其系统的低吞吐、高延迟、低响应时间和极差的灵活性。本文针对现有LLM服务系统在多任务场景下的不足，创新地提出了一个多LoRA任务服务系统MQLserve。一方面，本系统设计了一种灵活高效的动态多任务量化算法，支持多任务的模型联合量化，赋能多任务场景下量化模型的共享，显著降低了模型部署的显存需求；同时支持实时的动态任务添加，提升了线上服务的稳定性和灵活性。另一方面，本系统针对多任务场景，提出了一种新型的基于输出长度预测和聚类的调度算法，有效地解决了传统调度算法在多任务场景下存在的高昂显存开销和频繁显存切换等问题，提升了系统性能。实验结果表明，与现有多任务服务系统相比，MQLserve在不同负载场景下，吞吐提高了7.5%-58.1%，延迟降低了9.6%-43.3%，平均响应时间缩短了84.2%，平均SLO满足率提高了330%。

关键词：多LoRA任务服务系统 LoRA 量化多任务调度

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中口径枪弹全弹道建模及弹道特征量分析

兵器装备工程学报 2025年

作者：司鹏王云龙宋杰卢大斌南京理工大学中国兵器工业第208研究所

为了研究某中口径机枪内弹道特征量的时空分布规律以及射弹散布，建立了一维两相流内弹道模型和六自由度随机外弹道模型。通过将数值模拟得到的弹道参量与射击试验结果进行对比，验证了计算模型的正确性。应用该数学模型分析了装药量、... 详细信息

为了研究某中口径机枪内弹道特征量的时空分布规律以及射弹散布，建立了一维两相流内弹道模型和六自由度随机外弹道模型。通过将数值模拟得到的弹道参量与射击试验结果进行对比，验证了计算模型的正确性。应用该数学模型分析了装药量、弹重和火药弧厚对内外弹道参量的影响。结果表明：在子弹运动后火药完全燃烧前，膛内轴向压力梯度较大，一维两相流内弹道模型能够有效描述该特性；子弹出膛后，射弹散布呈现出高度偏差略大于横向偏差的特点；相比于弹重，装药量和火药弧厚对内外弹道性能的影响更为显著，随装药量增加，膛压、子弹初速和射弹散布增加，而火药弧厚产生相反影响。研究结果可对中口径自动武器的弹道设计和优化提供参考。

关键词：中口径枪弹内弹道外弹道射弹散布数值模拟

论数据要素作为新质生产力在社会再生产中的实现

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河北经贸大学学报 2025年

作者：王杰森吴宏洛中共福建省委党校(福建行政学院)办公室福建师范大学马克思主义学院

数字经济时代数据要素是社会再生产的新动能,是新质生产力的核心要素。数据要素作为潜在生产力,只有渗透到社会生产过程中才能转化为现实的生产力。数据要素新质生产力自被挖掘利用以来,以驱动产业高质量发展为目标,以促进分配结构优化... 详细信息

数字经济时代数据要素是社会再生产的新动能,是新质生产力的核心要素。数据要素作为潜在生产力,只有渗透到社会生产过程中才能转化为现实的生产力。数据要素新质生产力自被挖掘利用以来,以驱动产业高质量发展为目标,以促进分配结构优化为导向,以提升流通效率为支撑,以促进消费提质升级为重点,在社会再生产领域特别是数字经济高质量发展中发挥着独特的价值。数据要素新质生产力在社会再生产中的实现明显异于传统生产要素,面临着生产环节的技术困境、分配环节的公平困境、流通环节的流转困境、消费环节的安全困境等问题。激发数据要素新质生产力既要认识到海量数据资源给社会经济发展带来的巨大推动作用,也要清醒地看到其带来的治理难题和负面效应,在健全数据要素立法的基础上,通过制度创新,充分发挥数据要素生产力在社会再生产中的作用和优势,大力支持数字技术发展,重视数据要素各方主体的权益,完善数据要素共享和使用机制,从而构筑数字经济发展新优势,助力“数字中国”迈向“数字强国”。

关键词：新质生产力数据要素社会再生产数字强国共同富裕

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我国出台首部能源法助推能源绿色转型

生态经济 2025年第1期41卷 9-12页

作者：丰义李明峰河北大学经济学院河北保定071000 河北经贸大学工商管理学院河北石家庄050000

面对全球能源格局的变化及我国能源安全供应与转型压力的加大,经过多次草拟、发布草案及向社会征求意见,《中华人民共和国能源法》(以下简称《能源法》)经过十四届全国人大常委会第十二次会议于2024年11月8日表决通过,并将于2025年1月1... 详细信息

面对全球能源格局的变化及我国能源安全供应与转型压力的加大,经过多次草拟、发布草案及向社会征求意见,《中华人民共和国能源法》(以下简称《能源法》)经过十四届全国人大常委会第十二次会议于2024年11月8日表决通过,并将于2025年1月1日施行。《能源法》从立法意图上凸显绿色发展理念,在供给侧突出绿色生产,在需求侧突出绿色用能,在治理上突出绿色转型,优先发展可再生能源、建立市场和政府调控结合的能源价格形成机制、建立绿证等绿色能源消费工具及制度、明确保障能源安全的战略地位是其主要亮点。《能源法》的出台及实施对我国能源绿色和安全转型具有重大意义,为能源产业绿色低碳及可持续发展提供了有力法律支撑。

关键词：《中华人民共和国能源法》能源绿色转型可再生能源新能源能源安全供应

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监管能被识别吗：基于机器学习与问询函的证据

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经济管理 2025年

作者：陈运森周金泳邓祎璐中央财经大学会计学院华北电力大学经济与管理学院

科技监管和智能监管是完善现代金融监管体系的重要方向，但对企业和投资者而言，监管机构的实际关注重点仍是一个有待探究的重要问题。本文采用六种具有代表性的机器学习方法，利用多维度特征构建公司是否收到证券交易所问询函的样本外... 详细信息

科技监管和智能监管是完善现代金融监管体系的重要方向，但对企业和投资者而言，监管机构的实际关注重点仍是一个有待探究的重要问题。本文采用六种具有代表性的机器学习方法，利用多维度特征构建公司是否收到证券交易所问询函的样本外预测模型，进而找出对公司收函概率预测能力较强的公司特征并分析其预测模式。研究发现：（1）在不同机器学习方法中，以随机梯度提升树和随机森林为代表的集成学习方法对公司收函概率的预测效果最佳，且预测能力显著优于以往研究常用的逻辑回归方法；（2）公司财务特征对企业收函概率的预测能力优于公司内部或外部治理特征以及年报文本特征；（3）在多维度公司特征中，公司上市年数、盈利能力、持续经营能力、资产减值损失、管理层持股比例和内部控制质量对企业是否收函的识别效果较好。异质性分析显示，交易所在不同时间阶段的问询函监管重心存在差异，沪深交易所的关注重点也有所区别。机器学习方法有助于上市公司理解交易所问询函监管的目标并促进自身高质量发展，对加强和完善现代金融监管尤其是强化监管科技运用有一定的启示价值。

关键词：证券监管问询函机器学习