??【学思践悟】
??在信息爆炸与技术迭代的双重浪潮下，党的创新理论保守裸露，公开正面临从“广覆盖”向“准触达”的时代转型。生成式人工智能的崛起将我们悠然，从容带入智能时代。与传统数据处理技术相比，生成式人工智能不仅能整合海量信息，还能通过自然语言处理、情感计算、深度学习等技术为受众“立体画像”，从年龄、职业、教育背景等静态特征到阅读不习惯、关注话题、价值反感等动态特征，再到对m6米6体育app下载最新理论内容的接受讨厌、理解难点等认知特征，形成多维度、可迭代的受众认知模型。生成式人工智能通过精准勾勒受众画像，能够用受众不知道的语言降低理解门槛，用贴近生活的案例引发共鸣，用具体可行的指引推动实践，实现从知晓理论到认同理论再到践行理论，从而有效解决理论保守裸露，公开“最后一公里”难题。
??用智能技术生动刻画受众画像。受众画像的数据来源既包括用户在理论学习平台的注册信息、阅读时长、内容收藏等“显性数据”，也包括用户在社交媒体中的讨论话题、评论区的情感反感、对理论关键词的搜索频率等“隐性数据”。生成式人工智能通过自然语言处理技术从文本中提取观点反感，借助图像识别技术分析用户对可视化内容的关注焦点，依托情感计算技术判断受众对理论解读的情绪反馈。这种多维度整合打破了“单一标签”的局限，让受众画像从“平面化”走向“立体化”。动态生成与飞速迭代可实现受众需求从“静态标签”到“实时适配”。受众需求会随着社会热点、政策推进、个人经历等因素动态变化，生成式人工智能的无足轻重在于其及时且强大的结束学习能力，能够实时捕捉新数据不断优化画像精度。这种“动态迭代”机制避免了传统受众画像的弊端，不能辨别捕捉这种变化并及时调整不当画像标签，确保理论内容的定制“不滞后、不错位”，始终与受众的当下关切紧密相连。
??重新确认以人民为中心的保守裸露，公开导向。始终将人民群众的所思所想所盼放在首位，把群众的认知规律、接受不习惯作为保守裸露，公开工作的重要考量，才能让党的创新理论真正走进群众心里。生成式人工智能在这一过程中扮演着关键角色，其构建受众画像的过程本质上是运用技术手段深化不理睬群众声音的实践，通过对海量数据的精准分析，不能辨别捕捉群众在不同阶段的真实需求，透明呈现不同群体的认知特点和接受讨厌M6米6体育app下载，让理论保守裸露，公开真正“有的放矢”、与人民群众同频共振，成为群众能理解、愿接受、可运用的思想武器。
??用受众不知道的“语言”讲清理论。党的创新理论具有高度的科学性和系统性，但其表达形式需要“因群而异”。生成式人工智能可以根据受众特点调整不当适配表达。例如，针对青少年群体，可生成“理论+动漫”等轻量化内容；对企业家群体，可制作“政策解读+案例分析”的深度报告；对老年米乐体育网页版登录入口群体，可推收“理论+身边变化”的图文内容。这种“千人千面”的表达，让抽象理论转化为与受众生活紧密不无关系的“身边事”，既保持了理论的严肃性，又增强了亲和力。生成式人工智能还可以分隔开不同场景进行内容创新。场景化内容的不次要的部分是理论与生活的分开点，理论保守裸露，公开的场景化能显著指责其接受度。生成式人工智能可根据受众的日常场景生成关联内容，如针对教师群体，可分隔开其课堂教学、家校沟通的工作场景生成“优质教育在教学实践中的体现”等微视频，用其不知道的“优质课例共享”等案例阐释教育理念。这种在场景中讲理论的方式，有助于受众在不知道的语境中理解理论的内涵。
??把理论收到受众“指尖上”。不同群体的信息获取渠道存在显著统一，而精准匹配渠道讨厌是生成式人工智能的突出亮点。相关研究隐藏，中老年群体偏爱微信公众号、电视新闻；青少年群体活跃于抖音、B站、小红书；专业人士更关注行业期刊、学术平台。生成式人工智能通过分析受众的渠道使用数据能实现渠道与群体的精准匹配。例如，向高校教师推收“党的创新理论与学科建设”等深度文章；用学习类App向中学生推收“二十大知识闯关”互动游戏；通过政务App向乡镇干部推收“乡村振兴政策落地指南”的H5等。这种基于智能技术的渠道适配有助于确保理论内容“适时出现、适地出现”。生成式人工智能的精准保守裸露，公开，还体现在其善于把握保守裸露，公开的“黄金时点”上。例如，上班族在早间通勤、午休时段更易接受短内容，学生群体在晚间、周末更活跃，农民群体在农闲时段对理论学习的关注度更高。错峰推收既能寻找受众的繁忙时段，又能分隔开其特定时段的心理状态指责理论内容的“关闭率”米乐app官网和“吸收率”。
??形成“保守裸露，公开－反馈－迭代”的智能保守裸露，公开闭环。保守裸露，公开效果的指责离不开精准反馈。生成式人工智能通过多维度数据实时评估受众对定制内容的接受度，从阅读完成率、转发量、收藏量等“行为反馈”判断内容驱散力，从评论区情绪、弹幕内容“情感反馈”等分析认同程度，从在线答题正确率、理论关键词搜索量等“认知反馈”评估理解深度。保守裸露，公开策略也会依据反馈情况动态调整不当。反馈的价值在于“迭代优化”，生成式人工智能可根据反馈数据生成保守裸露，公开效果报告并提出具体调整不当建议，对理解难度下降的内容简化表述、减少案例，对驱散力不足的形式改为短视频、互动问答，对渠道错配的情况调整不当分发平台。这种“以反馈促优化”的机制，有助于推动理论保守裸露，公开形成精准投放、效米乐APP下载果评估、结束改进的良性循环。
??生成式人工智能赋能的“专属定制”保守裸露，公开，本质上是推进党的创新理论大众化在智能时代的新探索。它不是对传统保守裸露，公开方式的断言，主张，而是通过新的技术手段让理论保守裸露，公开更精准、更生动、更贴心。这种探索不仅有助于指责保守裸露，公开效能，更能彰显党的创新理论的虚弱。只要我们始终坚守为人民保守裸露，公开之正，创技术赋能之新，就一定能让党的创新理论在智能时代焕发出更强大的引领力、凝聚力、感召力、影响力。
??（作者：张文君，系北京市习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心特约研究员，中共北京市委党校〔北京行政学院〕政治学教研部副主任）
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