2025年6月

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诉求问题分类是市民（政务）热线系统运行的逻辑起点。建构形成“细颗粒度、深透视度、高完备度”的诉求反映分类体系，对推动热线智能治理和新质发展至为关键。当前，各地热线普遍采用以职能部门责任为轴心的分类体系，这种模式虽能明确权责归属，但在应对超大城市复杂治理场景时存在明显局限。例如，首都北京目前主要基于条块职责与部门三定确立诉求工单的维度和分类；中部某省会城市直接以“归口类型”进行分类，更是凸显了以部门职责为基础的底层分类逻辑。

躬思当下，瞻瞩未来，基于对全国各地热线长期的跟踪观察和实践参与，我们提出“事项分类×标签体系”的双维诉求分类新思路。该二维矩阵模型的纵向维度——事项分类体系沿袭传统职能部门划分（如住建、环保、市监等），确保派单和办理流程的权责清晰；横向维度的标签体系对应动态标签体系，包含四大类元数据：时空属性（高频时段、热点区域、GIS坐标）；主体特征（老年/青少年群体、残障人士、新市民）；问题性质（安全隐患、服务质量、政策咨询等）；治理维度（紧急程度、处置周期、关联事件等）。总体上，新体系试图在保留传统职能分工优势的基础上，引入动态标签体系，实现治理能力的跃升。

个人使用 DeepSeek 的过程通常不是对其进行训练。
个人使用 DeepSeek 时，主要是向模型输入问题或指令，然后获取模型生成的回答或结果，这是模型基于已有的训练成果进行推理和生成的过程。不过在某些特定情况下，个人使用 DeepSeek也可以间接或在一定程度上参与到模型的训练优化中，具体如下:
提供反馈:如果 DeepSeek 设置了反馈机制，个人用户对模型输出的结果进行反馈，指出回答是否正确、合理、有用等，开发团队可以收集这些反馈信息，用于改进模型，这相当于间接地参与了模型的训练优化过程。
微调或训练自定义模型:个人用户如果有特定的需求和数据，可在 DeepSeek 开源的基础上，利用其提供的工具和接口，使用自己的数据对模型进行微调，甚至训练一个自定义的模型。这在一定程度上也是对模型进行训练，但与 DeepSeek最初的大规模训练是不同的，是基于个人需求和数据的二次训练。