財政部：貸款經辦機構不得借貼息政策誘導消費者進行借貸
2026-03-03 01:41 3,297次浏览海口8月8日電 (記者 王子謙)今年8月起，《海南自由貿易港外商投資條例》(簡稱《條例》)正式施行。海南自貿港以立法形式，推動外商投資制度型開放，提振外商投資預期。 吸引外商投資是海南擴大對外開放、加快構建開放型經濟新體制的重要舉措。自貿港封關運作臨近，營造公開、透明、可預期的投資環境尤為關鍵。 海南近年來持續加大開放力度，對全球投資者的吸引力愈發增強。據海南官方披露數據，近5年來，海南省實際使用外資1025億元人民幣，年均增長14.6%；新設外商投資企業8098家，年均增長43.7%；176個國家和地區在瓊投資。 海南省發展和改革委員會副主任楊善華8日在海南省新聞辦公室舉辦的新聞發布會上說，《條例》在有序推動擴大外資市場準入，提升外商投資企業登記便利化水平等方面，體現了自貿港率先開放特色。 例如，《條例》明確海南自貿港全面落實外商投資準入前國民待遇加負面清單管理制度，實施特別適用於海南自貿港的外商投資準入負面清單。楊善華說，海南自貿港外商投資準入負面清單是全國「最短」的負面清單，支持在教育、法律服務、增值電信、採礦業等領域在中國率先開放。此外，海南還擁有在醫療、增值電信等領域擴大開放試點的先行先試優勢，為外商投資提供了更寬領域的市場準入。 海口全量國際貿易有限公司總經理傑伊·柯瑞克斯(Jan Kerekes)受訪時說，外資企業將在投資領域獲得兩大利好，一是範圍更大，二是經營待遇同本土企業完全對等，「外資企業與中國企業在信息獲取權、問題解決渠道、政策支持措施等方面享有同等待遇」。 海南省商務廳副廳長李枝平介紹，除在投資方面向外資企業敞開大門外，海南自貿港還將主動對標國際高標準經貿規則，在政府採購、透明度、反腐敗等方面與國際深度接軌；充分發揮金融支持和服務外商投資作用，為外商投資企業提供更多金融產品以及跨境資金流動、投融資匯兌等自由便利。 拉美貿易(海口)有限公司法人代表何塞·愛德華多·佩雷斯(José Eduardo Pérez)分析，「我們正在推進一個原材料包裝工廠項目，海南鼓勵金融機構為外資企業提供創新型跨境投融資服務，可以讓我們獲得更靈活的金融支持；外資在海南的出資、利潤、資產處置等可以依法自由匯入匯出政策，保障了企業資金流動的安全性與自由度。」 面向全球的海南自貿港，應讓外商投資、外籍人士辦事更便捷。海南省營商環境建設廳二級巡視員廖羅喜透露，在線上，海南將於9月初上線涉外服務一站式辦理門戶網站，提供入境通關、停居留、來瓊工作，外資企業設立與經營等8大類共計30項高頻服務事項。在線下，編制外籍人士在瓊服務手冊，為其工作、生活、旅遊、投資、留學、免稅購物等提供服務。 「這既解決了外國人在海南創業問題，也幫外籍人士更好地適應本地社會。」傑伊·柯瑞克斯說，隨著政策越來越寬鬆，服務越來越周到，「外商能把握的機會更多，外國人的生活更輕鬆」。(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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