（上合天津峰會）挖掘新機遇 上合組織經貿往來活力強勁
2026-03-01 20:51 5,958次浏览烏魯木齊8月10日電 (記者 張素)進入8月，國家檢察官學院新疆分院黨委書記、副院長魏敏更忙了。「中亞國家司法合作交流基地已經建成，即將投入使用。」他說，今年10月將迎來首批中亞國家檢察官。 中國最高人民檢察院新聞辦公室8日在烏魯木齊組織開展「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。魏敏在受訪時介紹「一學院兩基地」建設進展。 「一學院」即國家檢察官學院新疆分院，「兩基地」即中亞國家司法合作交流基地、中亞國家司法檢察研究基地。這是新疆維吾爾自治區人民檢察院為加強涉外法治工作而推出的一項重要舉措。 據知，位於國家檢察官學院新疆分院的中亞國家司法合作交流基地建有教學實訓樓、外籍學員公寓樓、綜合樓等，內設多媒體教室、研討室、圖書館等，可同時滿足300名檢察官的培訓需求。按照最高檢統一安排，首批在此接受培訓的將是來自烏茲別克斯坦的檢察官。 今年5月下旬，魏敏隨團出訪烏茲別克斯坦，同烏方檢察官就進一步加強人員培訓進行交流。 「烏方人員對此很期待，他們說『朋友多了路好走』，希望通過親身來到新疆走一走、看一看，加深對中國檢察制度及實踐的了解。」魏敏說。 「此前，在上合組織框架之下，我們與中亞國家在依法嚴厲打擊『三股勢力』、毒品走私等犯罪方面已達成一些合作機制。因應新的形勢，如今外方對於合力打擊跨境電信網絡詐騙犯罪，以及中國的人工智慧、數字檢察與信息化建設經驗很感興趣，我們也希望通過合作更好推進涉外法治工作。」魏敏說。 隨著中國同中亞國家關係更加緊密，合作更加深入，中國檢察機關基於實務需要，著力加強涉外檢察理論研究，取得一系列成果。 據介紹，中亞國家司法檢察研究基地於2024年經最高檢批准設立後，新疆維吾爾自治區人民檢察院會同新疆大學聯合相關科研院所，圍繞中亞國家檢察制度和法律制度開展編譯研究。這項工作不僅填補了國內涉中亞國家司法檢察制度基礎研究空白，也為後續開展相關領域研究及司法協作創造了有利條件。 研究發現，中亞國家的檢察制度在改革進程中，各國都在選擇適合自己的方案，檢察權配置各有側重。比如，哈薩克斯坦檢察權專門配置對司法統計和一般統計的監督權，烏茲別克斯坦檢察權配置了保護公民權利監督權、稅務等經濟犯罪監督權、完善立法權等。 新疆維吾爾自治區人民檢察院相關負責人表示，今後，「一學院兩基地」將成為面向中亞國家檢察機關開展人員交流、工作培訓、司法協助的常設性基地，立足於更好的服務全國檢察機關反恐實訓，推進與中亞國家司法合作交流，為服務保障「一帶一路」建設提供有力平臺支撐。(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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