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2025年3月，吉林省长春市中级人民法院依法作出二审判决。二审法院认为，虽然该公司对张某没有传统意义上的层级性管理和打卡考勤管理，也无明示的规章制度，但张某需要在该公司指定的区域进行投递、揽件业务。同时，张某需要保证物流件无损坏，否则将被从押金中扣除损失。此外，张某在工作中有事需要请假，公司已经达到对张某进行人身管理和组织管理的目的。佣金的提现操作也是由公司控制，双方之间符合经济从属性特征。因此，符合认定劳动关系的法定情形。

“劳动关系认定是基于当事人之间存在从属性的事实进行的，只要有事实证明双方存在从属性，就能对劳动关系进行认定。”中国人民大学法学院社会法研究中心研究员郑爱青分析认为NG.28.66，在平台经济下，劳动时间碎片化，劳动者整个工作日变成接单时间、送单时间和等单时间的组合。传统的劳动管理往往被平台算法管理取代，平台公司经常将算法管理、人员吸收、报酬支付等环节承包给不同的合作方，造成不存在传统雇主或用人单位的外观。

北京市海淀区劳动人事争议仲裁委员会作出裁决，驳回了黄某的仲裁请求。黄某随后提起诉讼。一审法院经询问得知，黄某从事的配送业务没有固定服务区域，接单分为抢单和派单，每天完成多少单没有固定限制，跑的单越多，奖励越多。长时间不在线，级别和积分都会减少，只有级别高了才能抢到好单。报酬按周结算，每周一可以提现。

北京市海淀区人民法院审理认为，黄某无法证明该公司是该APP的运营方，因此不能证明双方之间达成合意。从劳动管理模式看，黄某对工作时间和接单数量享有自主决定权，双方之间较为松散的关系不符合劳动关系的认定标准。从劳动报酬的支付情况看，完成配送任务数即时结算的方式，也与劳动关系中“按月支付工资”的模式存在差异，因此，不符合劳动关系的认定标准。二审维持原判。

四川省成都市近期发布了2025年新就业形态劳动争议十大典型案例，其中不少案例涉及平台用工，包括外卖骑手与运输公司、摄影助理与某网络公司、网络主播与公司之间的劳动关系认定等。记者梳理发现，典型案例的审判结果也各有不同。法官认为，新型用工形态突破了传统劳动关系的固有模式，裁判者应避免因机械适用而陷入“全有或全无”的认定逻辑。过度扩张劳动关系范围将不当加重企业用工成本，而僵化排除认定则可能导致劳动者权益保障缺失。

“算法管理往往是控制权在数字技术背景下的手段和外在表现。”郑爱青表示，针对平台用工的劳动关系认定纠纷，应透过现象看本质，采取穿透式审判思路，不能仅依据双方协议约定就定性其关系，而是要把握“事实优先”的劳动关系认定原则，考察劳动履行过程是否存在相关主体对从业人员劳动的“控制权”，即从属性关系的核心。

在应聘平台工作时，劳动者如何避免产生劳动纠纷？易胜男建议，首先，应聘时应与用工方签订书面协议NG.28.66，明确用工主体及报酬结算方式。签署协议过程中注意“合作协议”不同于劳动合同。其次，确认平台资质，通过工商信息核实企业主体，避免被外包公司混淆。此外，要注意保存APP注册信息、工资流水、派单记录、管理通知等，便于出现纠纷时维护自身合法权益。

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傅聪在表决后的解释性发言中说，安理会10个非常任理事国推动的加沙人道问题决议草案，明确要求立即实现加沙持久停火、解除人道物资封锁，这是在死亡和绝望中挣扎的加沙民众最迫切的要求，也是国际社会压倒性的呼声。美国再次滥用否决权，扼杀了加沙民众的一丝希望，继续无情地把200多万加沙民众置于黑暗之中，必须面对国际社会的拷问。

傅聪表示，安理会作为维护国际和平与安全的首要机构，一直致力于实现加沙停火，早已就停火和人道等问题达成了压倒性共识。安理会迟迟无法平息加沙战火，根本原因是美国一再执意阻挠。美国已多次否决安理会的停火要求，也正是由于美国对以色列的袒护，安理会通过的数份决议均没有得到有效落实。所谓安理会行动将干扰外交努力的说法完全站不住脚。

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山西教育科学研究院义务教育课程教学研究中心主任李萍近年多次主持中考命题。她表示，中高考命题均有严格的反押题机制，试题内容要严格区别于市面上的试卷。同时，命题时会结合当年学生的学情，确定考题风格和难易程度；学情数据要基于大量调研和分析，AI是不可能掌握的。此外，中高考强调育人功能，试题设计需考虑跨学科融合，以及“从记忆、分析到创新”的三级思维跃迁等，实现考题反套路化。

当前不少AI工具存在“幻觉”问题，常编造看似合理实则漏洞百出的信息。业内人士提醒，机构若直接使用此类内容作为产品，有可能严重误导学生。“过度依赖AI押题，极易误导复习方向，浪费冲刺阶段的宝贵时间，反而让学生忽略了系统复习知识体系和掌握应对考试本身规律的重要性。”山西省阳泉市实验中学物理老师南明科说。

业内人士建议，针对“AI押题”营销乱象，监管部门应严查夸大宣传和虚假营销行为NG.28.66，打击利用押题诈骗及侵犯个人信息等违法行为。相关网络平台需认真落实信息内容管理主体责任，持续加大对涉考违法违规信息的监测处置力度。此外，还应推动AI教育产品合规认证，建立算法透明度与安全审查机制，要求开发者披露数据使用逻辑，减少“AI幻觉”误导。