民進黨當局借所謂「國籍問題」打壓陸配 國臺辦回應
2025-10-28 14:14 8,564次浏览崔志偉,1987年生,中共黨員,工程師,現任中建二局河北分公司雄東片區A單元安置房及配套設施項目項目書記。自2012年投身建築行業以來,他已在施工一線堅守12年,足跡遍布運城、石家莊、深州、雄安新區等地,參與建設多個重點項目,榮獲公司 「敬業模範」 等榮譽表彰。雄東片區A單元安置房及配套設施項目,肩負著雄安新區高鐵樞紐周邊居民搬遷的重要使命,是中建二局河北分公司在雄安新區的開篇之作,更是企業踐行國家發展戰略、助力新區建設的生動實踐。該項目工程體量大、工期緊張、施工標準嚴苛。圓滿完成建設目標,既是必須完成的政治任務,也是企業義不容辭的使命。懷揣這份責任,2020年7月,崔志偉主動請纓奔赴雄安,與項目團隊一道,在那片荒草叢生的「沼澤地」裡,開啟了艱苦卓絕的初期攻堅。「外協部長」—— 衣食住行的拓荒者初到雄安,項目團隊一度手足無措,而歷經多個項目磨礪的崔志偉,早已做好「從零開始」的準備。作為項目「對外協調」負責人,他首要任務是選定管理人員的住宿與辦公區域。「近一點、大一點,能辦公能睡覺就行」,標準雖不高,但對初來乍到、人地兩生的崔志偉而言,並非易事。那些天,他對著地圖反覆研究,跑遍周邊村落,翻遍通訊錄,打遍聯繫電話。功夫不負有心人,他在項目場地附近的小步村找到一家廢舊工廠,經過五天的水電網絡改造,項目部終於「安營紮寨」。解決了吃住問題,真正的挑戰才剛剛拉開序幕。施工場地水系發達,荒草長得比人還高,身高一米八的崔志偉走進去都不見蹤影。「這裡離白洋澱近,土地鬆軟,荒郊野外手機信號也差,剛開始同事們到現場測量,都得穿雨鞋、拿對講機,不敢往深處走。」崔志偉回憶道。道路是最急需解決的難題。找準關鍵後,崔志偉不辭辛勞,多次登門拜訪,想方設法與相關部門和村民溝通協調,最終贏得了地方政府和村民的信任與支持,順利辦下各類證件,開墾了荒地,安裝了信號基站,接入了村民的灌溉用水,為項目順利進場施工築牢了根基。「工地大喇叭」—— 質量進度的守護者雄東安置房項目作為雄安新區當前任務最緊迫、關注度最高的重大民生工程之一,其施工進度時刻牽動著每一位回遷百姓的心。2021年8月,經過施工團隊一年的奮戰,項目如期實現全面封頂。那一刻,崔志偉深感肩上的擔子更重了。一方面,要加強外部對接,保障工期履約,確保居民如期入住;另一方面,更要堅守住房品質,為回遷百姓打造「幸福安居」的家園。這份沉甸甸的責任,反而激發了他更強的動力。崔志偉深知,項目從規劃、建設到運維,每一個工藝細節都嚴格遵循國內最高標準,容不得半點馬虎。因此,無論後勤工作多繁忙,他每天都會擠出時間到施工現場巡查。同時,崔志偉號召項目班子成員帶頭組建黨員志願服務隊,劃分責任區,全力保工期、抓安全、強質量。他還多次在施工現場組織「工地開放日」活動,邀請業主走進工地,親自向參觀群眾講解他們的「未來新居」,看著前來參觀的新區群眾臉上洋溢的幸福笑容,崔志偉覺得一切付出都值得。「為了讓回遷村民全程安心,我們定期邀請他們來現場監工,耐心講解現場安全文明施工、各工程分區、智慧展廳等內容,還通過『VR看新房』等方式,讓新區百姓零距離感受『未來新居』的品質。」崔志偉介紹說。「後勤書記」—— 團隊精神的塑造者在項目一線堅守十多年,崔志偉深知工程人的艱辛。他常說:「我多忙點、累點沒關係,只要能最大限度提升職工群眾的幸福感,就值了。」自雄東安置房項目組建以來,管理團隊最多時達100多人,建設高峰期有5000餘名工人。面對如此龐大的建設團隊,崔志偉始終將職工關愛放在心上、落實在行動上。他每月組織項目管理人員「生日會」,為員工加油鼓勁、送上祝福;牽頭開展新員工「百日成才」成長計劃,號召項目領導班子與新員工籤訂「導師帶徒」協議,培養了一批又一批青年項目人才……此外,他還帶領黨員志願服務隊,組織農民工工友接種疫苗、進行核酸檢測,嚴格落實防疫措施,守護工友身心健康;搭建「工人大舞臺」,豐富工友業餘生活;設立信訪接待室,確保每一位工友的訴求都能得到妥善解決。「人心齊,不扯皮」,這條標語懸掛在雄東安置房項目部最醒目的位置,既是對項目職工最有力的號召,也是這支年輕團隊精神風貌的真實寫照。2021年3月,中央廣播電視總臺「心連心」藝術團「奮進新時代 築夢未來城」慰問演出活動走進雄安新區建設一線,並在雄東安置房項目錄製節目。崔志偉帶領項目團隊全力協助,充分展現了雄安建築工地的建設風貌和建築工人的精神風採,為雄安建設者和當地群眾獻上了一場精彩的文化盛宴。河北雄安新區宣傳網信局專門發來感謝信,高度肯定項目團隊從新區大局出發,立足崗位、擔當使命、精益求精、認真負責的工作態度。2022年8月26日,雄東片區A單元安置房項目首批交付儀式隆重舉行。看著即將搬進新家的居民們來來往往,崔志偉百感交集。四年多來,他親眼見證了雄東這片土地日新月異的變化;他用熾熱的匠心,守護著這項偉大時代的民生工程,書寫著雄安新區百姓的幸福安居夢。（李曉天）
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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