金沙江上遊奔子欄水電站獲核准
2026-01-16 13:25 4,174次浏览昆明8月13日電 (王勝嬪)13日，記者從雲南省生態環境廳召開的新聞發布會上獲悉，雲南省生態環境信訪投訴處理效率和質量持續提升，連續五年保持投訴舉報件100%辦結率，2025年督辦案件群眾滿意度達98.5%。 會上透露，近年來，全省生態環境投訴舉報總量呈現持續下降趨勢。2022年至2024年，全省生態環境投訴舉報總量從5926件降至3835件，三年間下降35.3%，到2025年上半年，同比再降19.44%，預計全年將延續下降態勢。 同時，投訴舉報辦理效率也在逐步提升，2025年上半年全省投訴平均辦理時長僅為16.9天，其中32.5%的案件在3天內辦結，多為噪聲擾民等"即查即改"問題。31天以上辦結的僅佔21.6%，為跨區域、多部門協同的複雜問題，且均實現專人跟蹤督辦。各地辦理效率顯著提升，麗江市、保山市和文山州平均辦理時長分別為5天、7.1天和10.1天，成為全省高效響應的實踐樣本。 據悉，雲南省生態環境廳生態環境應急調查投訴中心高度重視群眾訴求，聚集典型性、複雜性、代表性問題強化督辦。2024年，全省從3835件生態環境投訴中精準篩選114件重點督辦，2025年上半年又從1533件中選取67件集中攻堅，全部實現「零重複投訴、零群眾不滿」。此外，依託全國生態環境信訪投訴舉報管理平臺，將抽查審核比例提升至30%以上。2024年以來，全省共抽查投訴舉報件4421件，一次性通過率保持在98%以上。 為暢通群眾訴求渠道，雲南省構建「365天×24小時」應急值守體系，在汛期、節假日等重點時段增配值班力量，確保群眾"找得到人、說得上話"。並建立"初判、覆核、審定"三級篩查機制，對涉及飲用水源地、危化品等敏感問題直接納入督辦清單，確保48小時內調度處置。在2025年某鎳業公司尾礦庫滲濾液直排案件中，通過"業務條線+執法一線"聯動，3日內完成責令整改，展現了高效響應能力 下一步，雲南省生態環境廳將規範投訴辦理流程，制定推行"清單式"標準；開展常態化監督，以「硬監督」倒逼「真落實」；建立"雙回訪"機制，對重大、較大和一般問題案件分別按50%、30%和10%的比例進行覆核回訪，並每半年開展滿意度調查，廣泛收集群眾對投訴渠道、辦理效率的意見建議。(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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