德雷克海峽海域7.4級地震或引發局地海嘯
2025-11-10 03:23 3,163次浏览在中國穩步推進高水平對外開放的新時代背景下，培養能夠適應變革、創造未來的複合型經貿人才，已成為服務國家戰略與區域發展的重大需求。山東財經大學國際經貿學院主動回應時代需求，積極探索並創新高質量數智經貿人才培養模式。 立足國家戰略導向，緊密對接區域經濟社會發展需求，山東財經大學國際經貿學院以中國根基、全球視野、數智素養、戰略思維為特色育人導向，不斷突破傳統路徑依賴，率先提出「五力驅動(DPLIC)」數智經貿人才培養理論並深入實踐「五力驅動、數貿深融、多元協同」的人才培養新模式。學院依託山東省本科教學改革研究重點項目「思政引領、需求驅動、三維聯力：數字貿易拔尖創新人才培養模式與實踐」(編號：Z2023042)，持續檢驗深化人才培養新模式、創新完善育人新理論，改革育人實踐，彰顯了學院在新時代經貿人才培養領域的創新性探索。 五力驅動 鑄就複合人才新體系 山東財經大學國際經貿學院實現了人才培養目標的系統躍升，突破傳統知識傳授框架，構建了「五力驅動」複合能力目標體系。學院創建定義了數智時代經貿人才的核心能力維度：數智融合力(D)強調數智元素與經貿理論的深度融合，夯實專業根基；職業勝任力(P)聚焦實踐應用與解決複雜實際問題的實戰能力；持久學習力(L)旨在培養知識技術快速迭代環境下的高效獲取、更新與終身學習；創新驅動力(I)著重塑造洞察新場景、探索新模式新業態的突破思維；全球競爭力(C)著力提升參與高水平國際合作與競爭的全方位實力。這5項核心能力形成有機循環、相互賦能的成長生態——紮實的數智融合力為創新與勝任提供基石，持續的持久學習力驅動勝任力與創新力的精進，創新驅動力與學習力共同促進知識向價值的有效轉化，而全球競爭力成為整合、應用與聯動其他四力的國際舞臺，為培養面向未來的經貿人才提供了能力導航。 數智深融 知行合一拓展育才新高度 為實現「五力驅動」目標，山東財經大學國際經貿學院開創了數智素養、經貿理論與實踐深度融合的特色育人路徑。學院將家國情懷、責任擔當等核心價值觀塑造貫穿人才培養全鏈條，築牢能力發展的精神根基。在專業知識獲取上，學院系統性重構理論教學體系，編寫《數字貿易學》等前沿「數字+」系列教材，在專業培養方案中嵌入大數據分析、人工智慧應用等核心模塊。同時，對《國際經濟學》《國際貿易實務》等30餘門核心課程進行數智化升級，更新教學資源並研發聚焦數字貿易前沿的案例庫，夯實「數智+經貿」融合基礎，顯著提升學生的融合力、勝任力與學習力。在實踐能力錘鍊上，學院打造多層次場景化實戰平臺，依託高質量數智經貿實驗室及虛擬仿真平臺，開展沉浸式實訓，強化職業勝任力與全球競爭力。通過校企共建基地、深入合作跨境電商產業園，開展真實項目運營與孵化創新創業成果，在實戰中激發創新驅動力與鍛造競爭力。此外，學院組織學生廣泛參與「網際網路+」「挑戰杯」等高水平競賽，開展4大專題調研，定期發布《數字貿易簡報》《國際經濟發展合作簡報》，引導學生在第二課堂中活化知識、拓展視野、培養「五力」。 多元協同 聯動築基育才新格局 為確保「五力驅動」體系高效運行，山東財經大學國際經貿學院同步構建了多維協同的支撐生態。在產教融合維度，學院聚合高能級平臺資源，牽頭成立數字貿易與國際合作現代產業學院，實現人才培養與產業前沿的無縫對接，全面提升學生的職業勝任力與場景化創新力。在國際化拓展維度，學院織密國際合作網絡，與美、英、法等國家60餘所知名高校建立合作，暢通雙學位、交換生、短期訪學及國際在線課程渠道，並通過高層次國際化人才培養項目資助學生赴國際組織實習，有效提升全球競爭力與跨文化溝通力。在師資建設維度，學院實施「師資培優工程」提升教師素養，通過「三師聯動」模式匯聚學界與業界智慧，打造支撐「五力驅動」目標的師資隊伍。在機制協同維度，學院通過政產學研用戰略合作明確育人責任共同體，依託「教學質量躍升行動」建立以學生發展為中心、師生互評共進的教學質量優化機制，為「五力」協同發展與人才質量提升提供長效制度保障。 山東財經大學國際經貿學院以「五力驅動」模式，成功破解傳統經貿人才培養與數智時代需求的脫節難題，打造了全國高校同類專業轉型樣板。學院培養的厚植經貿底蘊、具備數智素養和全球競爭力的複合型經貿人才，正成為服務「數字中國」建設與全球數字貿易發展的重要力量。(方 慧 李 真)
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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