貴州出臺若干措施進一步穩定擴大就業
2025-12-23 00:38 9,678次浏览廣州8月13日電 (記者 王堅)據水利部珠江水利委員會(下稱「珠江委」)13日消息，珠江防總於13日13時將防汛防颱風Ⅳ級應急響應提升至Ⅲ級，珠江委同步將洪水防禦Ⅳ級應急響應提升至Ⅲ級。按照水利部統一部署，珠江委派出工作組赴福建、廣東、廣西一線指導颱風暴雨洪水防禦工作。 珠江委介紹，今年第11號颱風「楊柳」已於8月13日13時前後在臺灣臺東縣太麻裡鄉登陸。預計，「楊柳」將以時速30公裡左右向西偏北方向移動，並於13日夜間至14日凌晨在福建廈門到廣東汕頭一帶沿海再次登陸，將嚴重影響珠江流域。 13日，珠江防總常務副總指揮、珠江委主任吳小龍主持召開專題會商會，滾動分析「楊柳」發展態勢、特點及可能影響範圍，逐流域逐河段研判防禦風險，針對性提出防禦目標及安排部署防範應對措施。 會商通報，據預測，13日至15日，福建南部、廣東東部北部、廣西中北部、貴州南部等地將有累積降雨量50毫米至100毫米，部分地區有100毫米至250毫米。韓江幹流，東江中上遊幹流及支流新豐江，北江幹流及支流武江、連江，西江支流賀江、桂江、柳江等河流將出現明顯漲水過程，暴雨區內發生中小河流超警洪水、山洪災害、城市內澇風險較大。 吳小龍指出，「楊柳」移動路徑穩定、速度快，且影響範圍廣，涉及流域內福建、廣東、廣西、貴州等多個省(自治區)，加之影響區域內山區眾多，且與上一輪強降雨區域高度重疊，防汛形勢不容樂觀。各部門各單位要認真落實水利部部署要求，始終錨定防汛「四不」目標，克服麻痺思想和僥倖心理，以「時時放心不下」的責任感繼續做足做細做實防汛防颱風工作，全力打贏颱風「楊柳」防禦這場硬仗。(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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