財政部官員詳解個人如何操作消費貸貼息
2025-11-19 20:22 1,568次浏览8月9日傍晚，伴隨著溫柔的海風與動人的旋律，「文明合慶·『音』你精彩」三甲港海濱親子音樂會在三甲港綠地鉑瑞酒店下沉式廣場舉辦，近400名小朋友和家長參與活動，共同度過了一個充滿音樂與文明的難忘夜晚。本次活動由合慶鎮新時代文明實踐分中心、合慶鎮文明辦主辦，合慶鎮文化服務中心、上海三甲港綠地暇咖島新時代文明實踐點協辦。上海三甲港綠地鉑瑞&鉑驪酒店總經理章墨表示，作為合慶鎮新時代文明實踐點，三甲港綠地暇咖島致力於打破邊界，以「文旅+」模式匯聚健康、藝術、生態等多元體驗。活動中，合慶鎮「合苗文明之聲」宣講團正式亮相，這支由鎮域內中小學生組成的宣講團隊，將為合慶鎮大眾化新思想品牌建設注入新的活力。結合「綠水青山就是金山銀山」理念提出20周年，為深入講好生態文明建設故事，在合慶鎮文明辦指導下，宣講團成員帶來了別開生面的文明宣講《以少年的聲音，向大海致敬》，以三甲港為主題，以童聲為媒介，通過孩子們純真而富有感染力的表達，向公眾傳遞保護海洋生態、共建綠色家園的環保理念。上海輕音樂團以悠揚的器樂演奏拉開音樂會的序幕，親子家庭們隨著音樂輕輕搖擺，享受海邊的浪漫時光。活動間隙，還特別設置了「文明答題」和「聽歌識曲」互動環節。小朋友們踴躍參與，通過答題學習生態文明知識，在遊戲中感受音樂的魅力。本次音樂會不僅是一場視聽盛宴，更是一次文明理念的傳遞，將生態文明融入輕鬆愉快的氛圍中，讓家長和孩子們在享受音樂的同時，深刻感受到守護家園的重要性。合慶鎮黨委委員劉紅梅表示，希望大家共同守護我們的三甲港，傳遞生態文明理念，「我們要始終牢記生態保護的重要性，積極投身生態環保行動，希望親子家庭成為生態保護的鮮活力量。」
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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