學習卡丨這些關鍵詞讀懂上海合作組織峰會
2026-03-07 02:36 6,358次浏览崇左8月13日電(林浩)廣西崇左市財政局13日介紹，今年以來，崇左市立足沿邊區位優勢，充分發揮財政職能作用，聚焦交通、口岸、項目、文旅等重點領域精準發力，加快構築沿邊開放新高地。 崇左市有大新、寧明、龍州、憑祥等縣(市)與越南接壤，邊境線長達533公裡，是中國通往東協的陸路大通道。為夯實開放交通底座，崇左市大力實施西部陸海新通道高質量建設三年行動計劃，2025年，崇左市本級財政統籌資金1.55億元，用於兌付重大交通基礎設施項目建設，加快國道G219龍州科甲經水口至那花公路、國道G219寧明北山至愛店旺英公路、國道G243龍州至憑祥公路建設，進一步完善區域公路交通網絡，為民眾出行和貨物運輸提供更加便捷的條件。 崇左財政還投入0.65億元，建設廣西左江山秀船閘擴能工程項目，打通內河水運發展瓶頸，助力中國—東協互聯互通。 為突破口岸通關能力瓶頸，服務跨境產業鏈供應鏈高效銜接，今年以來，崇左市統籌口岸建設資金3778.31萬元，重點支持中越智慧口岸通道互聯互通項目建設，推動「一站式」通關效率提升，助力崇左打造國內國際雙循環市場經營便利地，構建口岸經濟樞紐，為跨境貿易注入強勁動力。今年以來，友誼關口岸日均通車數量約1500輛次。 崇左市還創新政策工具，激活項目投資引擎。該市搶抓《區域全面經濟夥伴關係協定》(RCEP)建設機遇，出臺財稅政策，重點支持面向東協的跨境貿易、物流、金融、旅遊合作。今年以來，該市堅持「謀劃一批、儲備一批、建設一批」的項目動態管理機制，建立在建、儲備、謀劃「3個1000億」聯動項目庫，總投資額達4781.1億元。 為深化文旅融合，打造跨境合作樣板，今年上半年，崇左市投入中越德天(板約)瀑布跨境旅遊合作區專項資金189萬元，推動跨境旅遊合作區正常運轉。今年以來，崇左相繼舉辦「壯美邊關 魅力崇左」越南推介會等系列活動55場次，持續深化中越人文交流合作。 下一步，崇左將聚焦沿邊開發，優化資金投向，保障重點領域，持續鞏固開放優勢。(完)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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