20部電視劇網絡劇列入重點作品版權保護預警名單
2026-01-08 18:08 6,369次浏览「各級黨委和政府要始終堅持以人民為中心，廣泛深入地察民情、聽民聲、匯民智，凝聚起推進中國式現代化的強大合力，不斷實現人民對美好生活的嚮往。」習近平總書記近日就研究吸收網民對「十五五」規劃編制工作意見建議作出重要指示，充分肯定此次網絡徵求意見工作取得的實踐成效，對做好下階段工作提出明確要求。 習近平總書記的重要指示，鮮明傳遞了以人民為中心的價值導向、政策取向，為各相關部門高質量完成「十五五」規劃編制工作作出明確指引，必將動員激勵各地區各部門廣大黨員幹部扎紮實實走好新時代群眾路線，時時刻刻念民之所憂、行民之所盼、解民之所急，匯聚起全體人民共同推進中國式現代化的磅礴力量。 人民對美好生活的嚮往就是我們的奮鬥目標。好的方針政策和發展規劃從來都是從群眾中來、到群眾中去，是順應人民意願、符合人民所思所盼的。長期以來，我們黨在出臺重要方針政策、作出重大決策部署之前，深入基層調查研究、了解和掌握第一手材料已經成為必備的前提和條件。這次「十五五」規劃編制工作也不例外。我們緊隨科技發展步伐，順應數位化時代人民表達習慣，開展了為期一個月的網絡徵求意見活動，累計收到網民建言超過311.3萬條。這是全過程人民民主的一次生動實踐，充分彰顯了我們黨為人民服務的初心、與時俱進的品格，中國特色社會主義制度的獨特優勢進一步發揮顯現。 「十五五」時期是我國基本實現社會主義現代化夯實基礎、全面發力的關鍵時期。這五年規劃編制涉及經濟社會發展方方面面，同人民群眾生產生活息息相關。廣大人民群眾踴躍參與網絡徵求意見活動，積極建言獻策。譬如，在央視網「我為『十五五』規劃獻一策」專題中，網友紛紛留言：「現在年輕人甚至有部分老年人吃外賣的比較多，提升外賣行業的服務標準迫在眉睫」「建議進一步完善縣鄉村電子商務和快遞物流配送體系」「增加居住小區周邊基礎性健身房、羽毛球館、遊泳館等場地的建設」……這些具體而廣泛的意見建議，充分表達了大家對美好生活的熱烈期盼。有關部門要認真研究吸納，把頂層設計和問計於民統一起來，加強調研論證，廣泛凝聚共識，把社會期盼、群眾智慧、專家意見、基層經驗充分吸收到規劃編制中來，更好發揮網際網路在傾聽人民呼聲、匯聚人民智慧方面的作用，更好集思廣益、凝心聚力。 「知屋漏者在宇下，知政失者在草野。」截至2025年6月，我國網民規模達11.23億人，網際網路普及率達79.7%。老百姓上了網，民意也就上了網。群眾在哪裡，我們的工作重點就在哪裡。各級黨委和政府要用好深入貫徹中央八項規定精神學習教育成果，不斷夯實運用網絡了解民意、開展工作這一基本功，了解群眾所思所願，收集好想法好建議，積極回應網民關切、解疑釋惑，將以人民為中心的價值理念轉化為具體行動，凝聚起推進中國式現代化的強大合力。 央視評論員
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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