成都居國內自駕熱門城市第一
2025-11-27 08:36 5,952次浏览東方網記者王泳婷、通訊員楊禕晨8月12日報導：作為基層治理的「前哨站」，「12345」市民熱線是群眾訴求的「傳聲筒」、矛盾化解的「減壓閥」。近年來，崇明區城橋鎮黨委政府始終堅持「群眾事無小事」原則，通過優化流程、強化聯動、壓實責任，實現群眾訴求辦理效率和服務質量雙提升。據最新統計顯示，今年城橋鎮「12345」市民熱線工單辦結率達100%，群眾滿意度達88.54%，創歷史新高。高效解決居民訴求今年2月初，「12345」市民熱線接到居民反映：城橋鎮某小區住宅樓的電梯配電間內，堆放著大量紙箱、舊家具等雜物，存在嚴重的消防安全隱患。此前該處雖經消防部門抽查要求整改，但總是「回潮反彈」。接到市民熱線反映後，城橋鎮房管部門、小區物業等部門開展聯合調查，現場確認市民反映的情況屬實，於是馬上督促堆放雜物的當事人整改清理。與此同時，小區居委、業委會、物業三方向周圍居民開展安全宣傳，提升居民的消防安全意識和防範意識。在「12345」市民熱線回訪中市民對城橋鎮的高效處置表示滿意。同年5月，有市民向「12345」市民熱線集中反映，小區地下車庫智能道閘系統長期處於癱瘓狀態。住在小區內的居民，總是不能通過車庫智能道閘系統識別出車牌，導致業主車輛經常被誤攔。居民雖已向物業反映多次，但問題始終未得到實質性解決。經查證，該車庫確實存在歷史遺留問題，由於先前開發商將部分車位產權轉讓給相鄰酒店，酒店的管理系統與小區管理系統並不兼容，而物業公司又沒有管理權限，因此難以介入處理。接到工單後，城橋鎮房管部門立即介入，與物業和酒店共同協商，該問題最終於24小時內得到妥善解決。「現在回家再也不用在車庫門口等人工抬杆了。」業主的話印證了整改實效。從推動小區消防隱患整改到破解停車難題，「小物業」牽動著「大民生」，物業管理涉及群眾切身利益，一直是群眾通過「12345」市民熱線反映的熱點問題。今年以來，城橋鎮以解決群眾急難愁盼作為出發點和落腳點，在黨建引領物業治理上積極探索，建立和完善物業考核機制，將業主投訴處置成效納入物業考核指標體系，形成比學趕超的良好範圍，取得了階段性的成效。「綜合網格」辦結率達100%「以前反映問題就像『打太極』，現在各部門一起合力上門解決。」有市民表示。城橋鎮將轄區內按照規模、地理位置劃分為多個網格，網格員化身「移動探頭」，加強日常走訪排摸，實時掌握網格動態，先一步從源頭化解訴求，推動問題提前發現，快速處理，實現訴求辦理「降量提質」雙突破。對於複雜問題多頭管理、推諉扯皮的現象，城橋鎮實行綜合網格模式，由鎮領導班子牽頭，整合城管、房管、公安等多部門力量，形成協商共治，跨部門解決的攻堅機制。「有事就打『12345』」已成為眾多市民的共識，這不僅是一個電話號碼，更是傾聽民眾心聲、解決民生難題的重要渠道。在城橋鎮城運中心的市民熱線辦理平臺上，已形成了規範的工作流程：時刻關注熱線管理平臺，確保第一時間查收並處理工單；迅速確定承辦單位，依法依歸限時辦結，以最快的速度回應市民需求。城橋鎮通過培訓提能、聯動破題、協商共治的「組合拳」，推動「12345」市民熱線處置能力從「接訴即辦」向「未訴先辦」轉變。接下來，城橋鎮將繼續深化「12345」市民熱線平臺訴求辦理質效，將「群眾是否滿意」作為檢驗工作的根本標準，讓「12345」市民熱線不僅解決訴求，更成為提升居民幸福感的「連心橋」。
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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