上海各類公園達1013座 首輪「千園之城」建設目標提前完成
2026-01-02 02:41 4,351次浏览烏魯木齊8月14日電 題：「雲端架橋」 新疆檢察機關護民生見實效 記者 張素 從南疆來到烏魯木齊市一家快餐店務工的小江(化名)，被老闆拖欠工資7850元(人民幣，下同)。今年8月初，他抱著試試看的心態走進住所附近的沙依巴克區社會治安綜合治理中心(下稱綜治中心)尋求幫助。 8月初，在新疆烏魯木齊沙依巴克區社會治安綜合治理中心，檢察官為尋求幫助的小江(右一)提供法律諮詢服務。記者易海菲攝 「我現在心裡有數了，知道該怎麼辦了。」小江對記者說，值守在綜治中心檢察服務區的沙依巴克區人民檢察院檢察官黃林盛告訴他「兩步走」方法——先拿著證據去找勞動監察大隊調解，如果依然無法解決問題，可以再向檢察機關尋求幫助。 檢察官孫曼補充說：「如果當事人有起訴意願，檢察機關將受理民事支持起訴案件。我們架設起民意直通『連心橋』，精準服務解民憂。」 中國最高人民檢察院新聞辦公室近日在新疆組織開展「新時代法律監督工作巡禮·高質效辦好每一個案件」集中採訪活動。記者了解到，新疆檢察機關積極參與根治農民工欠薪專項行動，發揮支持起訴職能，有效化解勞動關係矛盾糾紛。2024年至今年上半年，累計支持農民工索薪2122件，幫助索薪5520.7萬元。 檢察機關積極履職築牢民生之本，還體現在貫通部門聯動，搭建多元化解「立交橋」。 2023年初，時任昌吉回族自治州奇臺縣人民檢察院黨組成員、副檢察長哈斯亞·哈銀扎兒收到一幅寫有「懷愛民之心 辦利民之事」的錦旗，落款是「墨玉縣普恰克其鎮農民工阿卜利孜·託合提瓦柯代表12人」。 在這起案件中，為讓被拖欠勞務費的12名維吾爾族農民工儘快拿到血汗錢，奇臺縣人民檢察院「方榮工作室」的檢察官與村民委員會聯動，找到失聯三年的欠薪人阿某，通過召開公開聽證會，向其釋法說理，最終阿某認可其欠款的事實。 此後，檢察院支持農民工將阿某訴至法院，並依託兩院協作機制啟動綠色通道，當日便以調解方式幫助農民工拿到可申請強制執行的法律文書。 「這些農民工身上已經沒有多少錢，根本拖不起，我們加班加點也要拿到調解書。但我沒想到，他們在臨行之前特意送來一面錦旗。」哈斯亞·哈銀扎兒感慨道。 「弱勢維權+快速辦理」「支持起訴+多元聯動」「公開聽證+司法調解」……近年來，新疆檢察機關多措並舉，更藉助「雲端架橋」的力量，以檢察「力度」提升民生「溫度」。 據知，新疆維吾爾自治區人民檢察院研究建設了全疆層面的數字檢察服務平臺，各地檢察機關亦緊盯社會治理難點，研發應用數字監督模型，積極運用科技檢務裝備助力辦案，取得較好效果。 在這個中國面積最大的省級行政區，檢察機關還通過直播、短視頻、微動漫等多種形式「雲」端普法，為民眾提供了實實在在的法律幫助。 「我們開展了『網上為民辦實事』活動，累計點擊量逾1.5億次，提供網上法律諮詢和解決群眾涉法訴求近千人次。」昌吉回族自治州瑪納斯縣人民檢察院黨組成員、政治部主任張濤說。 張濤是「瑪檢說法」團隊主創人員。從取材真實案例拍攝講述涉罪未成年人、留守兒童冬冬重返校園的微電影《一十六》，到與福建檢察機關聯合開展「明瑪共畫未成年人保護同心圓」活動、跨越4000公裡的閩瑪兩地6萬人在線同上法治課，再到在社交平臺開設「小瑪有話要說」話題、聚焦「鄰裡糾紛」等民生問題線上線下閉環解決網友法律訴求……現如今，「瑪檢說法」已成為粉絲量超過40萬的普法品牌。 更讓張濤等人感到欣喜的是，當地刑事發案率逐年下降，「側面反映出老百姓提高了法律意識，我們的普法工作也收到成效。」 瑪納斯古城形似鳳凰，當地也被稱作「鳳凰城」。在張濤看來，鳳凰有「正義、祥和」等美好寓意，「瑪檢說法」也將從中汲取營養，「讓法律法規像鳳凰一樣，飛過天山南北，飛入千家萬戶。」(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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