党建工作

《求是》杂志发表习近平总书记重要文章《全面从严治党探索出依靠党的自我革命跳出历史周期率的成功路径》

发布时间:2023-02-08 浏览次数:2191

        2月1日出版的第3期《求是》杂志发表中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平的重要文章《全面从严治党探索出依靠党的自我革命跳出历史周期率的成功路径》。

  文章强调,党的十八大以来,党中央把全面从严治党纳入“四个全面”战略布局,以前所未有的勇气和定力推进党风廉政建设和反腐败斗争,刹住了一些多年未刹住的歪风邪气,解决了许多长期没有解决的顽瘴痼疾,清除了党、国家、军队内部存在的严重隐患,管党治党宽松软状况得到根本扭转。全面从严治党取得了历史性、开创性成就,产生了全方位、深层次影响,必须长期坚持、不断前进。

  文章指出,我经常讲跳出历史周期率问题,这是关系党千秋伟业的一个重大问题,关系党的生死存亡,关系我国社会主义制度的兴衰成败。如何跳出历史周期率?党始终在思索、一直在探索。毛泽东同志在延安的窑洞里给出了第一个答案,这就是“让人民来监督政府”;经过百年奋斗特别是党的十八大以来新的实践,党又给出了第二个答案,这就是自我革命。自我革命就是补钙壮骨、排毒杀菌、壮士断腕、去腐生肌,不断清除侵蚀党的健康肌体的病毒,不断提高自身免疫力,防止人亡政息。勇于自我革命和接受人民监督是内在一致的,都源于党的初心使命。一百年来,党外靠发展人民民主、接受人民监督,内靠全面从严治党、推进自我革命,勇于坚持真理、修正错误,勇于刀刃向内、刮骨疗毒,保证了党长盛不衰、不断发展壮大。

  文章指出,全面从严治党是新时代党的自我革命的伟大实践,开辟了百年大党自我革命的新境界。第一,坚持以党的政治建设为统领,坚守自我革命根本政治方向。第二,坚持把思想建设作为党的基础性建设,淬炼自我革命锐利思想武器。第三,坚决落实中央八项规定精神、以严明纪律整饬作风,丰富自我革命有效途径。第四,坚持以雷霆之势反腐惩恶,打好自我革命攻坚战、持久战。第五,坚持增强党组织政治功能和组织力凝聚力,锻造敢于善于斗争、勇于自我革命的干部队伍。第六,坚持构建自我净化、自我完善、自我革新、自我提高的制度规范体系,为推进伟大自我革命提供制度保障。

  文章指出,党的十八大以来,我们继承和发展马克思主义建党学说,总结运用党的百年奋斗历史经验,深入推进管党治党实践创新、理论创新、制度创新,对建设什么样的长期执政的马克思主义政党、怎样建设长期执政的马克思主义政党的规律性认识达到新的高度。(一)坚持党中央集中统一领导。(二)坚持党要管党、全面从严治党,以伟大自我革命引领伟大社会革命。(三)坚持以党的政治建设为统领,保证全党在政治立场、政治方向、政治原则、政治道路上同党中央保持高度一致。(四)坚持严的主基调不动摇,提高纪律建设的政治性、时代性、针对性。(五)坚持发扬钉钉子精神加强作风建设,以优良党风带动社风民风向上向善。(六)坚持以零容忍态度惩治腐败,坚定不移走中国特色反腐败之路。(七)坚持纠正一切损害群众利益的腐败和不正之风,让人民群众感到公平正义就在身边。(八)坚持抓住“关键少数”以上率下,压紧压实全面从严治党政治责任。(九)坚持完善党和国家监督制度,形成全面覆盖、常态长效的监督合力。


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以下内容转载自Zerith零次方如有侵权,请联系删除  点击此处观看产品视频  面向类家庭服务垂直场景(酒店、餐厅等),我们推出了一款轮式人形机器人Zerith-H1,取意Home1。其搭载的垂直场景操作基础模型Zerith-V0,为类家庭服务场景提供智能解决方案。丨为什么要做类家庭服务垂直场景落地?  家庭是通用机器人的终极服务场景,而在奔向家庭这个最复杂泛化、交互性最强的场景途中,我们采取 "垂直场景切入 - 家庭场景延伸" 的梯度推进策略:优先选择与家庭场景高度相似的典型服务业垂直场景(如酒店卧室 / 卫生间、餐厅后厨)作为突破口。这些场景具备三大核心优势:  1.任务聚焦性:操作流程明确(如酒店清洁、餐食备制、桌面整理),降低对于数据与模型泛化处理复杂度;  2.交互轻量化:初期仅需基础人机协作能力,显著低于家庭场景的多模态交互需求;  3.商业闭环快:通过细分领域规模化落地,快速验证技术可行性并积累真实场景数据。丨以自动驾驶为借鉴,验证专项模型可行性  从场景上看,具身智能涵盖任务泛化、对象泛化、背景泛化三大维度。自动驾驶本质上是具身智能的一个子集,已验证 "锁定场景 - 明确任务 - 泛化背景 - 泛化物体" 的垂直落地模式。这提供了可复用的经验 —— 在具身智能领域,同样可通过定义清晰任务边界(如酒店布草整理、餐厅餐桌处理),针对性突破一定范围的物体泛化(各类家具 / 厨具)与背景适应(不同光照、空间布局)的技术瓶颈,打造细分场景专业执行者。  相较自动驾驶的 "零失败容忍" 特性,具身操作允许真实场景中一定程度上的试错操作,所积累的失败数据集可以让算法学会纠正错误操作,形成 "数据采集 - 模型迭代 - 场景验证" 的闭环加速效应。这种特性使机器人能够更早进入真实环境,在动态交互中持续进化决策逻辑。  以类家庭服务垂直场景为切入点,机器人得以逐步攻克复杂度递增的场景,转动从场景数据到多样性数据的往复性飞轮,在真实环境中逐步增强模型能力;也能更早跑入商业小闭环。丨Zerith-V0:面向垂直场景的具身操作基础模型  目前主流机器人操作VLA模型采用"感知 - 动作"直连架构,依赖堆砌海量数据训练提升适应能力,缺少对操作原理的基础认知。而我们提出的Zerith-V0——创新采用"认知-行为"双系统架构,以被操作物体为中心构建空间表征,实现原理驱动式的智能操作。  人类的操作智能本质上是分层递进的:首先通过任务目标激发认知系统回滚知识,搜寻任务相关对象的物理结构组成和功能属性。对象先验和拓扑关系用于指导行为系统产生习得性动作,并实时根据主要对象的状态反馈实现行为调整。  数据层面上,划分为知识数据和行为数据。首先学习操作知识数据上,我们通过大规模的视频动作数据来构建。对于行为数据,我们构建了基于下游场景的动作基元数据集。  模型架构层面上,我们搭建了分层双系统的架构——认知系统构建对操作物体的物理属性与功能语义的理解;行为系统则基于物体空间信息映射,实现运动基元的组合优化。两者通过以操作物体为中心的统一空间表征作为交互中间件,屏蔽背景噪声,提升背景泛化能力,让系统更专注于任务本身。