【新思想引領新徵程】弘揚偉大抗戰精神 匯聚民族復興力量
2026-01-05 15:22 6,439次浏览吉林遼源8月9日電 題：百年煤城轉型「闖世界」：多元產業融入全球供應鏈 記者 郭佳 連日來，吉林啟星鋁業有限公司的工廠正忙著生產一批鋁合金部件，這些部件將成為法國阿爾斯通列車車體的一部分。該公司是中國中車、阿爾斯通、西門子和龐巴迪等全球軌道交通巨頭的關鍵供應商。 8月8日，吉林遼源，啟星鋁業的工人正在檢查鋁件。 記者 張瑤 攝 「我們在遼源建立了完整的產業鏈，這是核心競爭力。」這家公司的副總經理王立臣說。啟星鋁業佔據中國軌道車輛鋁部件市場份額逾50%，其出口產品佔中國同類產品出口份額90%以上，公司今年產值預計突破20億元(人民幣，下同)。 遼源曾是中國東北重要的煤炭城市，擁有近百年煤炭開採史。2008年，遼源被列入全國首批資源枯竭城市。要擺脫對煤炭的依賴，需要找到發展的新賽道。 記者近日走進遼源採訪發現，像啟星鋁業這樣抓住轉型機遇崛起的企業讓這座昔日煤城在國際供應鏈上找到新位置。 8月8日，吉林遼源，富奧汽車零部件股份有限公司泵業分公司工人正在整理零件。 記者 張瑤 攝 汽車零部件也是當前遼源的重要產業之一。富奧汽車零部件股份有限公司泵業分公司的生產線全速運轉，產品遠銷美國、墨西哥、南非、義大利等國家，年出口額約2億元。該分公司運營總監劉佳美表示，國際市場是企業發展的重點，該公司還在墨西哥建立了工廠，服務北美客戶。 附近的遼源襪業園區匯聚了千餘家企業，擁有4萬多臺襪機，年產35億雙棉襪，約佔中國總產量的四分之一、全球的15%。這使得遼源有了「中國棉襪之鄉」的稱號，這些企業生產的產品暢銷全球50多個國家和地區。 國際資本也在積極參與遼源經濟轉型的進程。德國嘉利達控股有限公司位於遼源的新工廠剛剛投產，主要將牛骨加工成明膠，這是該公司在華最大生產基地。新生產線年產能6500噸明膠，主要供應中東、印尼等市場。 嘉利達中國區總監張明華稱，當地的基礎設施、能源價格優惠政策和政府的高效服務促使德國總部做出投資決定。此次投資規模達7億元，是嘉利達近年最大投資。工廠滿負荷生產時，年產值可達8億元。 「上個月，嘉利達成立150周年慶典在遼源舉辦，這基於嘉利達對中國經濟和投資環境的信心。」張明華說，「遼源雖小，但已在國際產業鏈中找到位置。」 8月7日晚，吉林遼源，遊客在悅動遼源歡樂薈遊覽。 記者 張瑤 攝 新生的製造業、紡織業和食品加工業不僅為遼源帶來稅收，更解決了數萬煤炭工人的就業問題。當地將部分廢棄工業遺蹟改造成公園和遊樂場所，讓這裡既宜業也宜居。 「德國同事對遼源評價很高。」張明華說，「這裡環境優美，生活愜意，讓他們聯想到魯爾區的轉型。」(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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