鄂西山區小城激發「避暑遊」新活力
2026-01-02 20:02 9,724次浏览「以前常常是大會開完開小會，2024年以來，明顯感覺會少了，具體幹事情抓落實的時間變多了，各項工作效率都提高了……」近日，雲南省文山壯族苗族自治州馬關縣八寨社區黨委書記楊傳武同其他村(社區)書記在一塊談論基層減負的收穫感。 過去，基層村(社區)工作人員辦公室工作任務重，進村入戶、實地開展工作時間少。對此，雲南省建立「多元化」線索收集、「精細化」核查認定、「立體化」通報警示、「長效化」整改整治工作機制，整治形式主義為基層減負，讓基層工作人員「輕裝上陣」。 基層「探頭」找線索 目前，雲南共有駐村工作隊員2.7萬餘人，每年還有上百名幹部到基層掛職，基本覆蓋所有縣和60%多的村。基層有哪些負擔，為基層減負減得怎麼樣，基層幹部最有發言權。 「他們常年在機關工作，對國家政策比較熟悉，現在駐村，對基層情況最了解。因此，我們考慮把他們的優勢充分發揮出來，作為我們在基層一線的『探頭』。」雲南省委辦公廳相關負責人表示，制定《關於發揮駐村工作隊員、基層掛職幹部減負工作直報員監督員作用的具體辦法》，發放《整治形式主義為基層減負工作負面清單》，利用「鄉村振興大講堂」全覆蓋開展培訓，引導他們主動收集問題線索直報省級，市縣鄉三級不得以統籌、把關等任何名義幹擾基層直報問題。 據了解，雲南省建立駐村隊員和掛職幹部基層減負直報員監督員制度，健全覆蓋機關、基層、企業、群眾的問題線索收集機制，同時明確工作中不下指標、不攤派任務、不填表報數，防止問題直報增加基層負擔。 此外，雲南省紀委監委、巡視、審計、統計等部門將搞形式主義增加基層負擔問題作為案件查辦、專項巡視、常規審計、統計督察的重要內容，政府督查、政務服務、信訪等部門依託「網際網路+督查」、便民服務熱線12345、信訪舉報平臺等收集梳理幹部群眾反映的問題，每月均向省專項工作機制辦提供一批問題線索。 揭短亮醜「強震懾」 數據顯示，2024年以來，雲南省級層面已通報典型案例7批27個，其中公開曝光4批8個，帶動州(市)層面累計通報典型案例43批175個，核查通報質效持續提升、警示教育效應不斷彰顯，以重點突破帶動減負工作取得新進展。 雲南省開設「整治形式主義為基層減負問題」曝光臺，對各地區各部門存在的突出問題不遮掩、不迴避，對特別典型的案例公開曝光。通報顯示，截至2024年5月底，雲南團省委「掛職」人員遠超規定數，且基本上未按要求備案。團省委借調幹部範圍廣、時間長、人員多，「體外循環」情況突出，借調的「幹著」、在編的「看著」。 雲南省還選取部分案例組織拍攝警示教育片，讓相關責任人出鏡亮相、現身說責，強化警示震懾。圍繞基層反映強烈的「督檢考」過多過頻、指尖上的形式主義等問題，已拍攝3部警示教育片，在全省專項工作機制會議上播放，以「片中事」警醒「看片人」。 記者注意到，警示教育片《湊「數」的政績》內容為永善縣政務服務管理局在推廣應用「一部手機辦事通」過程中，下達不切實際的任務指標典型問題；《基層幹部「迎檢」之困》內容為曲靖市、會澤縣開展督查檢查考核缺乏統籌典型問題。 牌子少了，冗餘事項也少了 「現在報送表格、數據的工作量減小了，坐辦公室的時間減少了，下村多了，我們有了更多的時間和精力去深入基層、聯繫群眾、幫扶企業。」提起最近的工作，文山州馬關縣都龍社區黨委書記何萬鋼話語間很是感慨。 指著社區服務中心大門上的牌匾，何萬鋼介紹，過去這裡有十多塊牌子，甚至掛不下了。現在，按照工作部署，只保留社區黨委、居民委員會等「4+2」外掛牌子。「牌子少了，困擾基層幹部的冗餘服務事項也得以縮減。」何萬鋼說，原來社區履行職責、出具證明事項共36項，現在只保留2項。2024年以來，馬關縣累計清理不規範掛牌1760塊。 據了解，馬關縣建立履職事項準入、材料報表最多報一次審查、村級考核檢查計劃管理、工作事務統籌、會議培訓統管「五項制度」，推進減負落實。例如，準入申請實行集中辦理，原則上每年1月集中受理1次。 該縣夾寒箐鎮夾寒箐社區黨委書記楊安倫說：「少了文山會海、陪檢迎檢、開具各類證明，幹部有了更多精力和時間與村民們一起謀思路、促發展、辦實事。」 2024年，夾寒箐社區、上布高村小組幹部與村民群策群力，進行人居環境改善和整治，家家戶戶都用上了潔淨、方便的衝水廁所。如今，村容村貌從「面子」美到「裡子」。
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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