這些「兼職」不要碰，當心成了電詐「工具人」
2026-03-01 12:53 6,523次浏览自6月16日真華路下立交改造工程啟動全封閉施工以來，申通建設集團第三分公司科學部署、高效組織，推動各項改造工作穩步推進。目前，工程已完成多項關鍵施工任務，為後續工程的順利開展築牢根基。根據此前規劃，為配合上海軌道交通20號線一期工程順利推進，真華路（富平路-廣至路）於6月16日0時開始進行全封閉改造施工。本次交通組織施工至9月20日24時結束（9月1日0時起部分恢復），共計97天。封閉施工期間，機動車、非機動車需沿真北路下立交、嵐皋路橋等進行繞行，該路段交通組織將進行相應調整。第一階段擬定於6月16日0時（中考結束後）至8月31日24時進行，共77天。實施地道範圍內（除東側人行道外）清障和結構拆復建作業。施工時，封閉真華路地道雙向機動車道和非機動車道，僅保留行人正常通行。第二階段擬定於9月1日0時至9月20日24時進行，共20天。實施東側人行道範圍清障和結構拆復建作業。施工時，開放真華路地道雙向3車道（北向南2車道，南向北1車道），以及雙向非機動車和行人正常通行。截至目前，工程關鍵節點成果顯著：已完成全圓MJS止水帷幕106根，為地道結構的穩定提供了堅實保障；疏乾井的建成投用，為後續作業創造乾燥環境；完成15根抗拔樁拔除及30根新樁施工，優化了地道的受力結構；拔除西側圍護樁5根，為西側區域的後續施工掃除了障礙；同時開展了5塊底板中A1、B2、A3這3塊的破除復建以及西側人行通道的結構復建工作，標誌著地道內部結構和行人通行設施改造取得了階段性成果。工程推進中，第三分公司克服諸多挑戰。為加快施工進度，積極辦理《工程夜間施工作業備案審查意見書》，實行24小時流水施工模式。同時加大對機械與勞動力投入，通過增加施工設備數量與種類、擴充施工人員隊伍提升效率，確保剩餘工程按計劃推進；針對高溫、颱風等惡劣天氣，通過調整作業時間、配備防暑物資、加固設施等措施保障施工安全。此外，主動聽取周邊居民訴求建議，最大程度減少施工幹擾。下一步，三分公司將持續保持良好施工態勢，緊盯工程目標，嚴守質量與安全底線，全力推進真華路下立交改造工程，力爭早日完工，為市民提供更加安全、暢通、舒適的通行環境。
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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