全國詩人生態採風活動走進青海久治
2025-12-19 20:20 9,985次浏览杭州8月5日電(藍伊旎)8月4日，《浙江省涉外營商環境評價報告2024/2025》(以下簡稱「報告」)解讀交流活動在杭州舉行。報告顯示，過去一年，受訪外資企業對浙江涉外營商環境整體滿意度達96%，87%的受訪企業在浙投資利潤率實現增長或持平，對未來5年的投資收益預期向好。 聚焦在浙外資企業對涉外營商環境滿意度的評價以及對經營前景的預期展望，2024年，浙江省貿促會首次發布該系列報告。過去一年，浙江省貿促會實地調研在浙外資企業1599家次，召開158場座談會，徵集了378條具體意見，形成此報告。 活動現場。 主辦方 供圖 當前，浙江省正全力推進高水平對外開放、建設高能級開放強省，並明確了「服務最優、成本最低、效率最高」的目標。今年，報告將該標準更新至評價體系，並將國際外部環境變化對在浙外資企業的影響和應變情況寫入報告。 報告顯示，受訪企業對浙江在政務、生活、法律、中介、商業5方面服務的滿意度均超94%，其中對政務服務滿意度最高；浙江共有6項成本明顯低於其他省份；浙江在辦事、基建、物流、通關等4方面效率均獲得企業高分評價，93%的受訪企業對浙江政府速度「點讚」，91%受訪企業表示浙江基礎建設效率「較高」或「非常高」。 報告顯示，在關於涉外營商環境的12方面測評中，受訪企業對國際人員往來便利化、外籍人員和引進人才生活環境、市政公用基礎設施、經營場所獲取、納稅5個方面最為滿意。「市場規模大、前景廣闊」「產業鏈、供應鏈完整」「全方位對外開放新格局」「數字、綠色、新興消費快速發展」是外資企業目前及未來最看重的四大因素。 「這裡不僅有活躍的消費市場，還有高效的物流網絡和完善的供應鏈體系，更有優質的營商環境，讓我們能快速響應消費者需求，這對零售行業來說至關重要。」沃爾瑪中國公司事務浙江區域總經理範寅表示，對「浙江溫度、浙江速度、浙江態度」都留下了深刻的印象。 當前，涉外營商環境的優化正在向外資企業釋放更強大的吸引力。 「除了房地產和金融服務等傳統行業，越來越多港資企業的在浙投資正向高新技術和綠色產業延伸。」浙江省香港商會副會長沈佳穎注意到，目前不少港資科創企業、生物醫藥企業、綠色能源項目已在浙江落地，她認為，這不僅為港資企業帶來了更廣闊的發展空間，更進一步促進了兩地產業協同發展。 「優化營商環境的基本要求是市場化、法治化、國際化，今年的評價報告在這三個方面都反映了新的變化。」浙江省貿促會相關負責人表示，浙江作為中國經濟發展的先行省份，持續釋放對外開放的強大磁吸力，希望該報告能幫助各國企業和人士了解中國、投資浙江。(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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