維持原判！周立人故意殺人案二審宣判
2026-01-01 16:06 7,193次浏览西安8月13日電 (記者 阿琳娜)13日，滿載著55個貨櫃光伏組件的中歐班列(西安)從西安國際港站駛出，標誌著中歐班列(西安)自2013年開行首列以來累計開行突破30000列，開行總量超過全國中歐班列累計開行總量的四分之一，西安也成為全國首個中歐班列累計開行量突破30000列的城市。 「這趟班列是我們首次通過中歐班列(西安)將光伏組件運往亞塞拜然巴庫，未來將有共計4500個貨櫃、100個專列從西安發往亞塞拜然巴庫。」中國能建中電工程西北院國際工程公司副總經理歐陽冊飛介紹，中歐班列(西安)為企業出海搭建了便捷的國際物流通道，與海運相比，運輸時效由原來的約2個月壓縮至最快11天，同時西安自貿港建設運營有限公司提供了定製化、門到門的物流服務，大大降低了企業的物流成本。 中歐班列(西安)累計開行突破30000列。西安滻灞國際港供圖 中歐班列(西安)開行十二年來，班列運行幹線由開行之初的1條增加到現在的18條，覆蓋歐亞大陸全境；「+西歐」集結線路拓展到26條，覆蓋國內主要貨源地；西安港與青島、寧波等沿海港口合作開通6條鐵海聯運班列，內陸集結、陸海聯動、全球分撥的現代物流體系加速形成。 西安滻灞國際港聚焦「暢通道、提功能、優服務、拓貿易、聚產業、促交流」，高質量開行中歐班列，著力打造中歐班列經濟圈，中歐班列(西安)服務全國向西開放的「集結」效應不斷顯現。 「我們依託中歐班列，以物流帶貿易，以貿易促產業，中歐班列西安集結中心實現高質量發展。」西安自貿港建設運營有限公司副總經理吳樂說：「我們著力打造班列數字金融綜合服務平臺，同國外鐵路公司實現數據聯通，為企業提供一站式、一票制國際聯運全程服務，報關、制單時間由5-7小時縮短至5分鐘以內；同時攜手大型金融機構，創新推出『訂艙貸』『信用貸』等金融產品，累計提供融資181億元，成為『政、銀、企』融合發展的標杆示範。」 位於西安滻灞國際港的陝西康佳智能家電有限公司的智能車間內，平均每20秒就有一臺洗碗機組裝完成。「今年，我們洗碗機的銷售目標是20萬臺，目前訂單已排到10月。」陝西康佳智能家電有限公司總經理陳釗說，陝康洗碗機今年已出貨的訂單，60%以上都通過中歐班列(西安)銷往海外。 「與中歐班列西安集結中心運輸距離不到1公裡，我們的產品完成生產後1天內即可裝箱、中轉、通過中歐班列(西安)發出，綜合物流成本降低了三分之一，比陸海聯運節省近一個月的時間。」陳釗說，中歐班列(西安)已成為支撐企業向好發展的重要因素。 依託中歐班列(西安)，西安滻灞國際港持續深化港產港貿融合發展。目前園區已聚集大宗批發、跨境電商企業4000餘家，帶動大宗商品貿易額突破3000億元。大力發展臨港製造產業，引入中國康佳、德國克諾爾等產業龍頭，打造產貿聚集協同、創新發展的新引擎。 未來，西安滻灞國際港將聚焦「物流+貿易+金融+產業+法治+人文」6個方面，加速國際化布局，全面推進海外場站建設，實現多點「樞紐對樞紐」的升級；創新「數位化」賦能，實施場站智能化工程，提升裝卸、監管智慧化水平；加快臨港產業聚集，加速新興產業發展和數字產業布局，促進產業聚集成勢；完善「法治化」保障，構建「一站式」糾紛化解平臺，提升班列運行法治保障水平。(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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