「偉大勝利 川渝貢獻」抗戰專題展在川博開展 再現川渝兒女抗戰壯歌
2026-03-19 04:00 4,312次浏览海口8月8日電 (記者 王子謙)即將迎來全島封關的海南自貿港，持續打造國際化一流營商環境。海南省營商環境建設廳二級巡視員廖羅喜8日在海口表示，海南正圍繞外商投資、外籍人士辦事高頻服務事項，提升涉外政務服務水平，優化高效便利的外商投資政務服務環境。 海南省新聞辦公室8日舉辦發布會，解讀新近實施的《海南自由貿易港外商投資條例》(簡稱《條例》)。廖羅喜介紹，海南省多個部門正圍繞《條例》進行創新探索，提升外商投資政務服務環境。 一是集成涉外服務線上一站式辦理。打造統一對外服務和宣介的海南自貿港國際服務門戶，預計9月初在PC端和移動端同步上線。門戶網站涵蓋商務投資、求職就業、旅遊休閒、消費購物等多類涉外服務需求，內容系統、精準、服務性強。其中「在線辦事」欄目提供入境通關、體檢和疫苗接種預約、停居留、來瓊工作、境外人才認定、外資企業設立與經營、外資項目備案等8大類共計30項高頻服務事項，為外籍人士和外資企業提供便利化服務。 二是提升涉外服務線下辦理便利化水平。編制外籍人士在瓊服務手冊，為外籍人士在瓊工作、生活、旅遊、投資、留學、免稅購物等提供服務。海口、三亞等地在政務大廳設立國際服務專區，組建專業外語服務團隊，為外國人工作許可、居留證籤發、企業開辦等方面提供諮詢、引導等服務。持續提升行動支付便利程度，在目前已經開通境外銀行卡受理的交通樞紐、景區、住宿、餐飲等重點場景的基礎上，進一步優化機場、動車站支付服務環境。 三是暢通政企溝通渠道，及時回應企業訴求。依託海南自貿港「藍海」營商對話會等政企溝通平臺，暢通政府與外商投資企業溝通交流渠道。此外，海南還將進一步優化12345熱線國際服務專席，方便外資企業和外籍人員諮詢、投訴、建議能夠得到快速響應和及時處置。 廖羅喜表示，除上述措施外，海南還將聚焦投資準入、資金支持、產業扶持、稅收優惠等外資企業普遍關注的自貿港核心政策，形成「政策工具箱」和「政策服務包」，方便外資企業和境外人士用戶直接通過國際服務門戶進行在線辦事。進一步暢通完善政企溝通機制，形成常態化政府與外商投資企業的面對面溝通交流機制，完善企業訴求閉環管理。(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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