新渝萬高鐵萬州樞紐項目全部隧道貫通
2025-12-22 00:17 4,738次浏览樓組是居民聚集生活的基本單元，是撬動基層社區治理的重要支點。近年來，長壽路街道綠洲城市花園居民區採取「黨建引領、社區搭臺、居民唱戲、多部門參與」的模式，大力開展活力樓組打造。綠洲城市花園居民區轄區內共有7個居民區，77個樓組，居民區黨組織有410名黨員，今年陸續成立黨小組的樓組有41個，成立自治小組的樓組36個。在這些成立黨小組或自治小組的樓組中，富源小區的美麗樓組建設最為亮眼。根據每棟樓的特點，樓組量身定製了不同的文化建設主題，在尋常樓棟間培育出不尋常的樓棟文明之花。黨建引領美麗樓道綠意濃長壽路640號樓棟內黨員多，凝聚力強，樓組在黨建引領下積極打造樓組文化。各樓層黨員充分發揮帶頭作用，調動樓內鄰居的積極性，居民自發將家中的小型花架搬出來，放上一盆盆綠植花草，點綴起樓道一角，使整個樓組生機勃勃。乘坐640號樓組自治加裝的電梯時，每當電梯門打開，便能感受到濃濃綠意。黨建引領聚起合力，不僅美化了樓道，也溫暖了居民的鄰裡情。海納百川睦鄰無界一家親同為富源裡小區的636號樓，它的特點是租客較多，為使來自五湖四海的「新鄰居」能有家的感覺，樓組將「海納百川」作為文化建設主題。樓棟門口原來有一小片無人打理的綠地，後經街道牽頭，配合加梯工程，在636號樓棟前搞起了綠化微改造。黨支部、居委、業委會、物業共同協商改造方案，並參與了改造期間新綠化的種植，一起動手裝扮小區樓棟新景觀。美麗的綠化一角，提升了「新鄰居」的歸屬感，使樓棟真正成為睦鄰無界的溫馨家園。樓組文化遍地開溫馨氛圍蔚然成風有的樓棟內高齡、獨居老人較多，小區支部書記便與樓組長、志願者共同組成幫扶小組，定期關心老人的生活情況，形成長效關心關愛的機制，通過實際行動在樓組內弘揚「敬老助老」的傳統美德。有的樓棟樓道內堆物存在安全隱患，樓組便充分發揮「三駕馬車」的作用，協調各方力量共同治理樓道雜物，並提醒業主或租客遵守居民公約。樓道恢復了文明有序，樓內居民也更加和諧融洽，真正做到了樓棟內的「文明和諧」。在黨建引領下，長壽路街道綠洲城市花園居民區的樓組文化建設深入每個樓棟，帶動居民自治，提升居民幸福感，使鋼筋水泥的樓宇逐漸有了人文的溫度，使社區真正成為更顯人情味、更具凝聚力的幸福家園。
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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