從悟空到鍾馗：《黑神話》正在打開一個萬神殿級的中國神話宇宙
2026-03-01 08:18 2,329次浏览理論與實踐 育兒補貼制度的時代意義及其完善途徑 我國長期以來以困境兒童及其家庭為主的兒童福利制度出現了明顯拓展，由補缺型向補缺與普惠相結合的組合普惠型邁進的趨勢有所體現。 —————————— 中共中央辦公廳、國務院辦公廳日前聯合印發《育兒補貼制度實施方案》，規定從2025年1月1日起對符合法律法規規定生育的3周歲以下嬰幼兒，發放每年每孩3600元的國家基礎標準育兒補貼，至其年滿3周歲。這是我國自新中國成立以來在民生領域首次採取大規模、普惠式、直接性的資金發放形式來實施惠民舉措，展現出國家高度關注生育問題並有力紓解家庭在育兒領域急難愁盼的堅定決心。 現代化國家在既往的工業化過程中都會普遍面臨生育率走低問題，各國通常會在生育率下行時期採取各類政策手段以降低其下降的幅度與速度。其中，最有力、最常見、最有效的手段，就是生育支持政策體系的建設。該政策體系一般包括三項具體的制度安排：一是以生育補貼、稅收減免、信託基金為代表的現金轉移支付制度，它側重於以資金形式對育兒家庭進行直接的經濟補償；二是以產假、育兒假為代表的育兒休假制度，它側重於為育兒者提供充裕的照料機會；三是以公共託育、學前教育、嬰幼兒免疫、早期發展探視、家庭教育指導、殘障兒童康復照料為代表的基本公共服務，它側重於為有兒童家庭提供專項服務支持——國務院辦公廳近日印發的《關於逐步推行免費學前教育的意見》，即屬於這個類別。 各發達國家普遍形成了資金、假期、基本公共服務相銜接的一攬子組合型生育支持政策。隨著生育支持政策體系的逐步完善以及國家財政投入的增長，一些現代化國家的生育狀況的確出現了一定程度的改善。例如，美國、英國、瑞典等國家近20年的總和生育率長期維持在1.9-2.1左右的水平，法國、比利時、荷蘭等國家的總和生育率，甚至在近20年裡從1.6-1.7增長至1.8-2.0。 就我國而言，「完善生育支持政策體系和激勵機制」「推動建設生育友好型社會」已成為解決現階段少子化問題的關鍵舉措。實踐中，有關生育支持政策的建設在黨中央、國務院的高度重視下有序推進，中央和地方政府不但堅持了原有的針對特殊困難家庭的臨時/長期監護服務、收養寄養服務、康復服務、關愛保護服務等，還陸續針對普通家庭形成了個人所得稅抵扣、生育假、公共託育、嬰幼兒免疫、普惠性學前教育等制度支持，並在資金保障、信息協同、檔案管理、協調機制、基層服務隊伍建設方面給予了諸多配套。此次育兒補貼，不但是國家堅定完善生育支持政策體系和推動建設生育友好型社會的生動體現，也是在民生保障領域中切實展現「投資於人」理念以及提升惠民體感溫度的標誌性事件。 具體而言，我國建立實施育兒補貼制度的時代意義主要有四點：首先，這開創了兒童福利制度乃至民生保障領域普惠型政策的先河，反映出國家充分利用惠民政策來打贏應對少子化風險關鍵戰役的堅定決心。其次，顯示出我國正在對普通家庭過重的育兒經濟負擔及家庭照顧赤字進行主動有為的幹預。第三，標誌著我國生育支持政策體系在形式結構上補齊了短板，資金、假期與基本公共服務三種形態的政策工具箱已經初步齊備。最後，它標誌著我國長期以來以困境兒童及其家庭為主的兒童福利制度出現了明顯拓展，由補缺型向補缺與普惠相結合的組合普惠型邁進的趨勢有所體現。 當然，也必須正視我國育兒補貼制度的建立實施尚處於摸索階段，仍然需要在未來重視三大問題：一是要注重育兒補貼的持續、穩步增長。考慮到我國經濟發展水平與兒童規模，此次育兒補貼在年齡範疇上確定為嬰幼兒、在補貼額度上相對較低，與已有現代化國家普遍全周期、高標準的兒童津貼尚有一定差距，未來仍然需要隨著經濟發展水平的提升而穩步增長。二是要注重育兒補貼的地方差異。此次育兒補貼為部分地方政府提高標準留有一定餘地，但在政策監管過程中也要注意防止少量經濟發達地區的標準過高或標準增長過快，防止人為造成社會保障水平的參差不齊並進而影響我國區域人口增減的大局。三是要注重育兒補貼與其他政策工具的協同使用。從日韓等國的經驗來看，育兒補貼制度的建立實施並不意味著生育率會在短期內快速提高，它不但具有一定的政策滯後性，也與其他政策工具以及多重工具組合的配套協調有關，因此，育兒補貼制度仍然需要納入全生命周期的生育支持政策體系中去綜合考量，以設計出生育支持的最佳方案。 (萬國威，作者系華東師範大學社會發展學院教授、博士生導師，臨床社會工作研究中心主任) 來源：中國青年報
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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