加徵關稅能重振美國製造業嗎？美專家以堂吉訶德的風車作比講透了
2026-03-04 07:17 6,175次浏览本報訊(記者蔣菡)記者從中國有色金屬工業協會近日舉行的新聞發布會上獲悉，2024年，全球主要再生有色金屬產量達5547萬噸，在有色金屬總產量中佔比提升至33%。我國主要再生有色金屬產量達1915萬噸，約為十種有色金屬產量的24%。 「其中，再生精煉銅為精煉銅產量的33%，再生鋁約為電解鋁產量的24%，再生鉛約為鉛產量的47%，再生鋅約為鋅產量的18%。廢舊新能源電池再生利用得到的鈷約2.6萬噸、碳酸鋰約10萬噸，分別佔我國金屬鈷、鋰鹽產量的14%和10%。」該協會重金屬部主任段紹甫介紹。 「一系列報廢更新活動有力推動了再生有色金屬產量的穩步增長。」段紹甫介紹說，今年1~6月，我國主要再生有色金屬品種(銅、鋁、鉛、鋅)產量合計達998萬噸，同比增長4.55%，其中再生鋁產量560萬噸，同比增長10.89%。 另外，據商務部統計數據，2025年1~4月，報廢汽車回收量達到276.7萬輛，同比增長65%。從供銷合作總社家電拆解企業數據來看，規範拆解各類廢舊家電數量已超過700萬臺，同比增長25%。1~3月，廢棄電器電子產品回收量同比大幅增長70%，主要網際網路回收平臺的廢舊手機回收額同比增長50%。 據了解，今年上半年，隨著「兩新(大規模設備更新和消費品以舊換新)」行動的加力擴圍，國內主要廢舊有色金屬回收利用量(金屬量)增長至800萬噸，同比增長3.22%。其中，廢銅回收量為132萬噸，同比增長1.54%；廢鋁回收量為465萬噸，同比增長7.91%。 「為更好地落實再生材料推廣應用專項行動，提高再生材料應用比例，相關企業加快老舊設備更新，不斷加大先進適用工藝技術裝備攻關力度，從而提高再生金屬的回收率和產品質量，並開發出再生比例更高的產品。」段紹甫舉例說，立中集團生產的免熱處理鋁合金中再生鋁使用比例可超過50%，中孚實業生產的易拉罐罐體中再生鋁平均使用比例接近50%，最高已達85%。 此外，他表示，超長期特別國債支持大規模設備更新資金積極向民營企業項目傾斜，其中工業設備更新、回收循環利用領域支持民營企業項目的資金佔比超過80%。這促使以中小型民營企業為主的再生有色金屬產業加速升級，提升生產和管理水平，培育出更多的骨幹企業。
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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