2025年海外華僑華人梧州行活動在廣西岑溪舉行
2026-01-22 22:29 3,285次浏览杭州8月8日電(奚金燕)據浙江交通集團8日消息，《閩浙邊革命老區綜合交通協同發展總體方案》(以下簡稱《方案》)正式實施，標誌著閩浙兩省四市15縣(市)抱團推進交通一體化邁入新階段，為全國省際邊緣區域高質量協同發展提供新的實踐參考。 據悉，該《方案》浙江省交通運輸廳、浙江省發展和改革委員會、福建省交通運輸廳、福建省發展和改革委員會聯合印發，浙江交通集團下屬數智交院規劃院牽頭編制。 《方案》覆蓋寧德、南平、麗水、溫州四市15縣(市)，包括福安、福鼎、霞浦等，總面積2.7萬平方公裡，惠及468萬人口。《方案》提出「一樞紐、兩樣板、三圈層、四網絡」戰略框架。 「兩橫三縱」紅色共富路規劃圖。浙江交通集團 供圖 「一樞紐」即共建一個閩浙邊綜合交通樞紐集群；「兩樣板」指共創區域交通協同發展和交通引領共同富裕的雙樣板；「三圈層」指預計到2035年實現邊際縣市間1小時交通圈，邊際縣市與周邊南平、寧德、溫州、麗水間實現2小時互聯交通圈，邊際縣市與福州、杭州等周邊特大城市實現3小時內連通； 「四網絡」為構建「立體互聯、布局合理」的基礎設施網，「便捷舒適、一體高效」的綜合運輸服務網，數字引領的協同治理網，協調聯動的交通與產業融合發展網。這將系統性破解省際壁壘，全方位提升區域交通品質與效能。 據悉，數智交院自2018年起深度參與閩浙邊交通協作。從慶元至蒼南高速線位，到《閩浙邊區域綜合交通協同發展研究》，再到此次《方案》編制，團隊歷時數年，聯合交通運輸部規劃研究院、同濟大學等機構，完成需求預測、線路規劃、工程可行性分析等全流程技術支撐，推動武蒼高速、紅色共富路(浙江S209-福建S207)等標誌性項目落地。 其中，武蒼高速形成山海聯動大通道，全面縮短了蒼南至武夷山通行時間，紅色共富路串聯沿線23個革命遺址與鄉村振興示範點，帶動沿線旅遊收入增長，實現「修一條路、興一片業、富一方民」。 目前，蒼泰高速(武蒼高速關鍵段)已於2024年開工，預計於「十五五」期間建成；溫福高鐵可行性研究報告已獲國家發展改革委批覆，設計時速350公裡，計劃9月底啟動浙江段(溫州段)建設。 《方案》實施後，閩浙邊區域協同發展有望進入快車道，加速長三角與海西經濟區要素流動。同時，該《方案》首次實現跨省革命老區交通協同的制度化、體系化，打破了「一畝三分地」思維，為贛粵邊、湘鄂渝等地區提供可參考的協同發展路徑。(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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