學者呼籲系統性深耕河姆渡文化研究 探尋地域文明新脈絡
2026-02-26 01:50 1,317次浏览文/廣州日報全媒體記者武威 通訊員穗科宣 近日，2025年《財富》中國500強排行榜發布，廣州企業表現可圈可點，共有21家企業上榜。其中新進企業2家，分別是廣州農村商業銀行、大參林醫藥集團；連續上榜企業共19家，以能源、汽車、醫藥、科技為主。21家企業中共有13家企業排名上升，佔廣州企業上榜總數61.9%。連續上榜的19家企業有11家企業排名上升，主要集中在科技和金融領域，排名上升30位以上的5家，包括小鵬汽車(↑101)、先導科技(↑84)、廣發證券(↑63)、金髮科技(↑50)、廣州產投(↑38)等。另外，2家新進企業也屬於排名上升企業，廣州農村商業銀行從榜外躍升至354名，上升幅度超156位。 新材料領域亮點滿滿 新材料領域，金髮科技營收同比增24.2%，排名升50位。公司依靠在汽車、家電、電子電工等多個行業的深度紮根以及持續不斷的產品創新，營收持續增長。在技術上，企業突破了生物基耐高溫聚醯胺、熱致液晶聚合物、聚芳醚碸等多種高性能新材料的產業化技術與應用推廣，並持續推進熱塑性聚醯亞胺、特種聚醯胺、LCP纖維薄膜等新材料的開發，支撐廣州綠色石化和新材料、前沿新材料產業發展。先導科技營收增24.3%，排名升84位，公司以稀散金屬材料領跑全球市場，銦、鎵、鍺全球市佔率分別達60%、45%、40%，是國內唯一進入磁存儲靶材領域的供應商，稀有稀散金屬元素品種數量、產業規模與產業鏈條齊全。 在科技金融領域， 廣發證券排名升63位，廣州產投排名升38位。廣州產投運營1500億元產業投資母基金和500億元創投母基金，前者重點投向晶片、智能網聯、生物醫藥與健康等重要產業領域，後者致力於投早、投小、投科技、投創新，已投資27家獨角獸和未來獨角獸企業，領投廣汽埃安、粵芯半導體、中科宇航等知名獨角獸企業。 新進企業重構醫藥服務 作為新進企業，大參林醫藥以數位化重構醫藥服務，O2O送藥服務覆蓋80.38%門店，24小時配送服務強化線上線下融合；「AI小參」智能客服實現查詢響應時間縮短80%；藉助大數據和AI模型，「大參林健康」小程序精準服務1.8億人次；智能倉配實現供應鏈高效協同，十餘項數智化項目支撐超萬家門店高效運營。 從小鵬汽車的智能駕駛到先導科技的半導體布局，從金髮科技的高端材料到廣州產投的科創資本，廣州的科技力量正嶄露頭角——這些企業不僅是榜單上的名次躍升者，更是廣州向「科技創新強市」轉型的重要引擎。隨著粵港澳大灣區國際科技創新中心建設不斷推進，廣州的科技新勢力有望從「潛力股」成長為「領跑者」，進一步推動廣州整體的產業升級。 廣州車企顯現機器人產業潛力 縱觀榜單，科技企業正成為廣州經濟的新引擎。 小鵬汽車營收增31.1%，排名升101位，成為新勢力翹楚。公司在科技創新領域實現國內首個全棧自研技術構建壁壘，自研智駕晶片圖靈成功流片，還構建國內首個量產上車的智能駕駛端到端大模型，建立國內首個800V高壓SiC平臺支持充電5分鐘續航200公裡，推出行業內首個XNGP智能駕駛系統實現城市全場景無圖導航，一系列技術優勢助力其2025年海外銷量增長超200%。小鵬匯天「陸地航母」飛行汽車基地即將投產，預計年產1萬臺飛行汽車；小鵬「Iron」機器人已進入小鵬汽車工廠承擔擰緊螺絲等組裝任務。 2025年，廣汽集團和小鵬汽車雙雙入選摩根史坦利「全球人形機器人價值鏈百強」，成為廣州在人工智慧時代在智能製造、智能無人出行、人形機器人等核心產業領域的兩大驅動力量。
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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