深圳符合條件騎手可申領養老保險補貼
2025-12-27 23:22 3,983次浏览7月22日，兩列滿載元明粉、鈦精礦的「北向班列」分別從四川成都、攀枝花鳴笛啟程，駛向山東青島、淄博；同一時間，一列滿載電子設備、汽車零配件等貨物的「北向班列」回程列車從青島駛向成都。 新開「北向班列」貫通川魯—京津冀，每周開行2至3列。以四川至山東為例，目前物流運輸95%以上依靠公路，運價波動較大，物流成本較高。「北向班列」開通後，將進一步強化「公轉鐵」，優化運輸結構，降低製造企業運行成本。 7月23日，一列裝載著板材的貨櫃貨運列車，從南寧國際鐵路港發往欽州港東站，計劃轉運至欽州港裝船再運往越南海防港。這是繼廣西貴港「黑貨」物流總包專列之後發出的首趟「白貨」物流總包列車，填補了區內「白貨」跨境運輸物流總包的空白，為廣西拓展東協市場跨境物流體系，又增添一條高效通道。 在物流新通道建設持續推進的背景下，我國物流行業運行態勢也迎來新動態。近日，中國物流與採購聯合會發布了2025年7月份中國物流業景氣指數，數值為50.5%，較6月回落0.3個百分點。 對此，中國物流與採購聯合會副會長何輝認為，7月指數儘管受到一些因素影響有所回落，但繼續保持擴張態勢，前7個月數據綜合顯示，物流需求增勢平穩。後期來看，業務活動預期指數連續保持在55%以上高景氣區間，回升動力和市場預期總體較好。 分項指數中業務總量指數、新訂單指數、庫存周轉次數指數、資金周轉率指數、物流服務價格指數、固定資產投資完成額指數、從業人員指數和業務活動預期指數處於50%以上擴張區間。 中國物流信息中心副總經濟師胡焓表示，從今年前7個月數據看，物流需求增勢平穩，「以舊換新」國補政策連續發力，區域補貼和產品品類不斷擴充，同時企業創新大、小家電「線上線下聯動」「拆舊裝新一體」等優質服務，帶動民生消費領域消費場景進一步擴大，物流需求進一步增長，大宗商品和原材料物流需求放緩但具備回穩基礎。 2025年上半年，我國物流行業呈現「穩中有進、質效雙升」的發展態勢。社會物流總額保持穩定增長，內需潛力加速釋放，需求結構持續優化。物流供給端同步升級，細分領域協同提質，行業景氣水平整體向好。在產業結構優化、政策精準發力與技術創新賦能的多重作用下，社會物流總費用與GDP比率穩步回落，降本增效成效顯著，為物流高質量發展提供了堅實支撐。 數據顯示，上半年，全國社會物流總額171.3萬億元，按可比價格計算，同比增長5.6%，增速比一季度回落0.1個百分點。分季度看，一、二季度分別增長5.7%、5.5%，基本延續了較快增長態勢，彰顯出我國物流需求支撐經濟穩健發展的基礎作用。 此外，在產業提質升級的強勁驅動下，上半年我國物流行業供給端積極變革，多數細分領域運行態勢良好，物流供給規模與結構同步升級。從市場規模看，上半年物流業總收入6.9萬億元，同比增長5.0%，增速比一季度提高0.1個百分點。從物流供給規模看，社會總需求擴張釋放物流市場潛力，物流供給升級支撐經濟增長。 中國物流信息中心相關負責人表示，展望下半年，隨著政策持續發力，升級製造、綠色發展、民生消費等領域物流有望延續良好態勢，傳統製造中的落後產能或將持續回落，進口跨境物流承壓局面有望改善。全年社會物流總額增速有望保持5.5%左右。 該負責人指出，在規模穩定產業提質的背景下，物流高質量發展仍需以政策、技術、模式、營商環境等多輪驅動為抓手，促進有效降低全社會物流成本，助力物流從「規模擴張」向「質效升級」加速邁進。(人民網記者 喬雪峰)
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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