看完電影買周邊 千億級市場的「破圈」邏輯
2025-12-19 08:42 4,278次浏览近年來，上海市奉賢區海灣旅遊區武裝部始終將徵兵工作作為重要政治任務，以「高標準謀劃、嚴要求推進、實舉措落地」為主線，持續優化組織架構、創新宣傳動員、嚴把兵員質量，推動新時代徵兵工作高質量發展，為國防建設輸送優質兵員，在轄區厚植「參軍報國、無上光榮」的鮮明導向。海灣旅遊區武裝部著力構建「黨委主抓、武裝部牽頭、多部門聯動」高效格局。成立由武裝部部長任組長的徵兵工作領導小組，健全「橫向到邊、縱向到底」責任網絡，通過專題會議精準研判形勢、破解難題。各社區全面精準摸排適齡青年底數。同時，聯動醫療、教育、公安等部門，實現青年信息、體檢數據、政審結果實時互通，打破部門壁壘，為徵兵工作注入強勁動力。為創新宣傳矩陣，點燃參軍熱情，海灣旅遊區武裝部緊扣青年特點，打出「立體宣傳+精準服務」組合拳。在主幹道、社區公告欄、商圈廣場懸掛徵兵標語，在常青大廈設立宣傳攤位，發放手冊、現場答疑，讓徵兵政策觸手可及。此外，組織應徵青年座談會，海灣女子民兵哨所哨長李煜分享西沙服役經歷，武裝部部長徐偉東現場解讀入伍流程及津貼、退伍就業扶持、考研加分、家屬優待等政策，面對面消除青年及家長顧慮； 聯合村（居）委開展入戶專訪和電話專線解答，深挖青年思想動態與參軍意向，對有參軍意願者定製「一人一策」方案，專人值守專線及時回應諮詢並限時辦結。把好兵員質量關，武裝部全流程嚴格篩選：初審環節聯合公安、教育部門「聯審聯查」，核查政治面貌、學歷等信息；體檢環節攜手醫院嚴審視力、體能等項目，安排專人跟進復檢；政審環節深入社區、學校等地走訪，形成立體政審報告，確保輸送兵員政治合格、素質過硬。海灣旅遊區武裝部表示，將持續總結經驗、優化舉措，以更優質服務和務實作風深耕徵兵工作，為鞏固國防、建設強大軍隊貢獻堅實基層力量。
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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