從「情緒價值」的流行看當代青年的社會心理訴求
2025-12-31 08:54 2,923次浏览原標題：「中國式現代化是全體人民共同富裕的現代化」(總書記的人民情懷) 視頻：總書記的人民情懷｜「中國式現代化是全體人民共同富裕的現代化」來源：人民日報 福建東山縣，澳角村三面臨海。2001年，習近平同志來過這裡；時隔23年再來，看到村裡發生很大變化，習近平總書記很是欣慰，勉勵大家「在鄉村振興、共同富裕的道路上一往無前」。 黨的二十大報告提出，「中國式現代化是全體人民共同富裕的現代化。」 沿著時間軸回溯，共同富裕，習近平總書記念茲在茲。 在地方工作時就提到，「先富帶後富」「縮小差距」； 在十八屆中共中央政治局常委同中外記者見面時強調，「堅定不移走共同富裕的道路」； 在黨的十九大報告中指出，「朝著實現全體人民共同富裕不斷邁進」； 在黨的二十大報告中強調，「著力促進全體人民共同富裕」； ………… 「全體人民共同富裕」，為何字字千鈞？總書記一語中的：「全黨必須牢記，為什麼人的問題，是檢驗一個政黨、一個政權性質的試金石。帶領人民創造美好生活，是我們黨始終不渝的奮鬥目標。」 實現全體人民共同富裕，是中國共產黨矢志不渝的價值追求，是中國特色社會主義的本質要求，也是14億多中國人民邁向現代化的必然選擇。 「全體人民共同富裕」，如何實現？總書記的話綱舉目張：「要把縮小城鄉差距、地區差距、收入差距作為主攻方向」。 促進共同富裕，最艱巨最繁重的任務仍然在農村。廣大農村地區的現代化，習近平總書記深情牽掛，作出戰略部署：「推進中國式現代化，必須全面推進鄉村振興，解決好城鄉區域發展不平衡問題」「加快推進農業農村現代化」「推動興業、強縣、富民一體發展」…… 縮小城鄉差距，要訣在融合發展。黨的二十屆三中全會《決定》提出：「城鄉融合發展是中國式現代化的必然要求。」 推進以縣城為重要載體的新型城鎮化建設，抓好防止返貧監測……黨中央持續推動農業增效益、農民增收入、農村增活力。 縮小地區差距、實現區域協調發展，是共同富裕的必由之路。黨的十八大以來，在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，一系列區域協調發展戰略、區域重大戰略等相繼實施，各地區在經濟上更加緊密地連在一起、融為一體。 2024年12月，習近平總書記在主持中共中央政治局第十八次集體學習時強調：「推進中國式現代化，邊疆地區一個都不能少。」 「推動全體人民共同富裕，最艱巨的任務在一些邊疆民族地區」「確保老區人民共享改革發展成果，過上幸福生活，是推進全體人民共同富裕的底線任務」……總書記始終惦念著最需要幫扶的地區。 1997年，來到「苦瘠甲天下」的寧夏西海固，習近平同志下定決心推進對口幫扶，閩寧協作開花結果。「開展東西部協作和定點幫扶，是黨中央著眼推動區域協調發展、促進共同富裕作出的重大決策。」習近平總書記謀深慮遠。 縮小收入差距、增進民生福祉，是實現人的全面發展、全體人民共同富裕的必答題。「要落實黨中央關於逐步實現全體人民共同富裕的要求，帶領群眾艱苦奮鬥、勤勞致富，在收入、就業、教育、社保、醫保、醫藥衛生、住房等方面不斷取得實實在在的成果。」總書記殷殷囑託。 7月30日召開的中共中央政治局會議強調：「要紮實做好民生保障工作」「促進高校畢業生、退役軍人、農民工等重點群體就業」「健全分層分類社會救助體系」「確保不發生規模性返貧致貧」…… 一件件身邊事、貼心事、具體事，融入國家發展頂層設計，變成老百姓的獲得感、幸福感、安全感：2024年，跨省異地就醫直接結算惠及2.38億人次；開工建設和籌集配售型保障性住房、保障性租賃住房和公租房等180萬套(間)，一大批新市民、青年人、農民工住房問題得到解決…… 習近平總書記強調：「實現共同富裕不僅是經濟問題，而且是關係黨的執政基礎的重大政治問題。要統籌考慮需要和可能，按照經濟社會發展規律循序漸進，自覺主動解決地區差距、城鄉差距、收入差距等問題」。 腳踏實地，久久為功，實打實地一件事一件事辦好。只要始終不渝走中國特色社會主義道路，就一定能夠不斷實現人民對美好生活的嚮往，不斷推進全體人民共同富裕。 策劃：田俊榮 劉曉鵬 監製：楊學博 陳振凱 餘榮華 統籌：李翔 朱利 吳玥 李洋 文字：蔣雪婕 視頻：李思堯 陳爽 海報：王宇峰 校檢：朱利 李金昱 (人民日報)
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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