薪酬激励性： 激励要素中没有体现对岗位和人员 能力的 认同，激励导向单一，激励模式未与业务开展 模式相结合，激励模式过于机械化；  结构合理性： 人工成本与薪酬结构安排不合理，薪酬奖励部分过于分散，薪酬项目存在重复激励的现象。 （2）优化 建议：  参照外部市 之间没有形成联动，个人绩效对组织绩效的支撑作 用 没有得到充分体现 … 组织绩效 个人绩效 设置部门绩效管理的规则 与制 度 设置部门的目标和计划 监控、评价部门绩效实施 情况 激励部门员 工 的发展 进行部门奖励和部门绩效 改进 让员 工 做正确的事情 确定员 工 发展的 途径和目标 提供持续的培 训 和发展机会， 个人能力得到提升 鼓励员 工 自主管理 分析处理个体绩效中的问题 提供绩效反馈 从企业的中长期激励来看，主要有三种类型  中长期激励在实践中采取的形式多种多样  根据其原理及主要特点，可归纳为以下三大类  基本上所有的中长期激励工 具 均由此衍生变化而来 延期支付 奖励基金 …… 现金类 虚拟类 实股类 强激励 弱约束 虚拟股票 分红权 股票增值权 …… 股权 股票期权 限制 性 股票 …… 强激励 强约束 中激励 强约束 特点 稳定核心团队

/ 晋级 规则 使用查询 会 员 关 怀 会 员 营 销 生日关怀 节日关怀 促销推送 活动 提醒 交易提醒 关 联 分 润 关联 奖励规则 会员门户（小程序、商城端） 会员细分 关联 人角色 奖励计算 奖励明细记录 奖励结算单 场景一：全渠道会员数据采集 会员管理 全渠道会员数据、交易数据、行为数据整合 零售系统 门店 POS 官方商城 PC 、微信、 APP 跨 会籍积分晋级规则 跨 会籍积分兑付规则 跨 会籍积分折算规则 记录管理 跨 会籍积分使用查询 扩展应用考虑 关联 分润 基础设置 关联 角色管理 记录管理 奖励明细记录 扩展应用考虑 关联 奖励规则 结算记录查询 多品牌 ** 睿致肌 Beauty Boutique 其他品牌 多触点 门店 云店 i** 种草社 eCard 其他 02 技术解决方案 技术体系 高并发支持

第一阶段训练：增强推理能力，生成高质量推理数据 推理导向强化学习 （准确率奖励 + 可读性奖励） 第二阶段训练：增强通用能力，避免灾难性遗忘 推理导向强化学习 （准确率奖励 + 格式奖励） DeepSeek-R1 （强推理模型） 671B DeepSeek-R1-Zero （强推理模型） DeepSeek-V3 （基础模型） 面向全场景的强化学习 （规则奖励 + 奖励模型） 纯强化学习训练 多阶段增强训练 大市场波动甚至引发系统性风险。 算法共振与羊群效应 OpenAI ：推理增强会明显减少幻觉！ DeepSeek R1 实测：推理增强后幻觉率增加！ 过度延展的推理机制 训练数据的奖励偏差 解决方案？ 面临挑战 3 ：创造力与幻觉率悖论？ 根据 Vectara 的测试， R1 的幻觉率 馈 信 息 价值对齐方法 n 基于人类反馈的强化学习 （ RLHF ），要求人类训练员 对模型输出内容的适当性进行 评估，并基于收集的人类反馈 为强化学习构建奖励信号，以 实现对模型性能的改进优化； n 可扩展监督（ scalable oversight ）， 即如何监督一 个在特定领域表现超出人类的 系统； n 增强模型可解释性，

60%以上的时间和 精力从事项目工作。 3、 目前 ERP 项目组成员为： 项目经理：（略） 项目组成员：（略） 部门 ERP 推进负责人：各部门经理 二、 奖励制度 1、 ERP 学习优秀奖 a、 为了调动各部门对 ERP 学习的热情，奖励学有所成、学以致用的优秀员工， 特设立此奖项； b、 ERP 学习优秀奖选拔途径有：考试试题、部门经理推荐、项目经理提名、公 司领导指定； c、 ERP ERP 学习优秀奖，每月评选一次，名额为 3 人，每人奖金 100 元； d、 ERP 学习优秀奖获奖名单，由项目组讨论后，报公司领导批准。 2、 ERP 特别贡献奖 a、 奖励在 ERP 项目实施、运行维护过程中对出现的问题提出建设性意见或者切 实可行的解决方案，并在计划时间内排除问题，攻破难关，做出重要贡献者， 设立此奖项； b、 ERP 攻关奖每月评比一次，名额为 1 人，奖金 200 项目早日上线，并见到效益，特设 立此奖项，以奖励项目骨干和功臣。 b、 ERP 成功奖包括： 一期项目成功后，总奖励金额 30000 元； 整体项目成功后，总奖励金额 30000 元，项目团队国内旅游一次， 以及团队成员加薪或升职。 c、 ERP 成功奖获奖名单及奖金分配意见，由公司领导决定。 4、 日常性团队奖励 a、 ERP 项目要取得成功，不是靠个人之力，而是团队相互协作的结果；

预训 练 SFT RLH F 1 0 使用 PPO 针对奖励模型优化策略 采样一个新的问题 基于有监督策略初 始化 PPO 模型 输出策略生成答案 奖励模型计算输出 奖励 更新策略 第二步 收集比较数据并训练奖励模型 采样问题，模型输出 问题的多个回答 人工对多个答案进行 排序 使用排序比较数据训练 奖励模型 从问题数据集中抽取 问题 人工标注期望的答案

····················45 第七部分 推进乡村振兴税费优惠政策···························82 - 1 - 第一部分 重要农产品保供 一、粮食生产奖励和补贴类 1.玉米和大豆生产者补贴 （1）政策依据：《财政部 国家发展改革委 农业农村部关于 进一步加强目标价格补贴资金管理的通知》 （财建〔2023〕47 号）。 （2）政策摘要：玉米和大豆生产者补贴是国家确定的普惠 日前，市农业农村主管部门将工作总结报省农业农村厅。 （5）实施期限：2025 年 7 月 1 日至 2026 年 6 月 30 日。 （6）执行单位：省农业农村厅。 10.草原禁牧补助与草畜平衡奖励 （1）政策依据：《辽宁省第三轮草原保护利用补助奖励政 策实施方案》（辽财农〔2021〕236 号）。 （2）实施范围：在沈阳、鞍山、抚顺、本溪、丹东、辽阳、 盘锦、铁岭、葫芦岛等 9 市实施。 （3）主要内容：重点支持饲草料加工贮制企业和牛、羊、 亿元。中央补奖资金分年度安排，批 准试点的第一年每个试点安排补助资金 7000 万元。农业农村部、 财政部根据中期评估和试点验收情况，采取分类分档方式，确定 奖励资金规模。根据评估结果，每个试点奖励资金 4000—6500 万元；在试点通过验收后，根据总体验收情况，每个试点安排第 二批奖励资金 4000—6500 万元。 17 近海捕捞渔船更新改造补助 （1）政策依据：《农业农村部办公厅 财政部办公厅关于做 好 2021

浙江大学人工智能教育教学研 浙江大学人工智能教 浙 DeepSeek-R1：监督微调+强化学习训练 DeepSeek-R1-Zero （强推理模型） 推理导向强化学习 （准确率奖励+格式奖励） 纯强化学习训练 低可控：生成文本可 读性差、语言混乱 高探索自由度 => 推理能力自我觉醒 （更长的思维链、更深层次的 推理路径） DeepSeek-V3 （基础模型） 监督微调 行为可控 性 找到动 态平衡 混合数据 监督微调 面向全场景的强化学习 （规则奖励+奖励模型） DeepSeek-R1 （强推理模型） 671B 第一阶段训练：增强推理能力，生成高质量推理数据 第二阶段训练：增强通用能力，避免灾难性遗忘 对V3模型 监督微调 推理导向强化学习 （准确率奖励+可读性奖励） R1-Zero生成的 长思维链数据 60万条 推理数据 20万条 通用数据 过度延展的推理机制 解决方案？ 提升训练 数据质量 （标注、 过滤噪 声） 在强化学 习框架下 引入幻觉 在内的反 馈信息 给模型输 入更多的 正确知识； 检索增强 RAG 训练数据的奖励偏差 面临挑战3：创造力与幻觉率悖论？ prompt 中 添加对输 出结果的 约束条件， 让结果更 符合预期 优化表征 学习可以 让上下文 的表征更 为精准 浙江大学人工智能教育教学研究中心

......................................................................................72 8.4 绩效激励与奖励机制................................................................................................. 创新与学习：评估员工在创新项目中的贡献以及持续学习的能 力。 这一模型将根据不同岗位的特点进行个性化配置，确保评估标 准与岗位要求相匹配。 在绩效奖励机制方面，系统将支持自动化奖励计算功能。根据 员工的绩效评估结果，系统将自动生成相应的奖励建议，如奖金、 晋升机会或培训资源分配。这不仅提高了奖励分配的效率，还能激 励员工持续提升绩效。同时，系统还支持长期绩效跟踪，通过历史 数据分析员工的成长轨迹，帮助管理层制定更加精准的人才发展规 4 绩效激励与奖励机制 在绩效管理中，实施有效的激励与奖励机制是确保员工积极性 和组织目标一致的关键。首先，建立明确的绩效评估标准，确保每 一名员工都清楚知道他们的工作如何被评价。这包括量化的业绩指 标如销售额、项目完成率，以及质化的评价如团队合作和创新能 力。通过这些标准，可以公正、透明地评估员工的贡献。 其次，设计多样化的奖励体系以适应不同员工的需求和动机。 奖励可以分为以下几类：

定义的智能体具有长期和短期记忆、自主规划、工具使用和自动执行任务 的能力，能提高工作效率和用户体验。另外，智能体也分为单智能体和多智能体。单智 能体通过试错学习在单一环境中行动，追求最大奖励，多用于简易任务。多智能体在博 弈环境中行动，追求长期累积奖励，多用于复杂测试。 1.1Agent 模式架构解析 Agent 有效减少人类工作总量，人与 AI 协作才是最终形态。人类与 AI 交互可大致 分为三种模式。Embedding 的强化学习原理是 基于马尔可夫决策来完成的，简单来说可以分为状态集 S、行动集 A、奖励 R，下一时 刻的状态和奖励只与上一时刻的行动有关，与更早之前的状态无关。其模型原理就是让 智能体用试错的方式来学习，若某个策略能得到奖赏，则智能体产生该行为的策略就会 加强。其目的就是在单一环境中行动，尽可能得到最大的奖励。应用领域目前也较为广 泛，例如赛车游戏中连续动作的训练：控制方向盘、油门、刹车等动作，可由 多智能体系统中会有两个以上的智能体，他们一般存在着合作或竞争关系。这样模型称 为马尔科夫博弈，其状态转换符合马尔可夫决策，关系符合博弈。在多智能体模型中， 每个智能体的目标是找到最优策略来使它在任意状态下获得最大的长期累积奖励。由于 其模型更为复杂，干扰因素较多等原因，目前多智能体模型商业化产品较少。 图3 单智能体强化学习原理图 资料来源：CSDN，海通证券研究所 图4 多智能体强化学习原理图