「將先輩用生命結下的情誼傳承下去」（偉大勝利·歷史貢獻）
2025-10-23 12:12 3,451次浏览7月，國務院印發關於做好自由貿易試驗區全面對接國際高標準經貿規則推進高水平制度型開放試點措施複製推廣工作的通知，複製推廣上海自貿試驗區77條試點措施，更大範圍釋放制度創新紅利。 上海自貿試驗區試製度、探新路，持續探索「從0到1」的制度突破，為穩步擴大制度型開放提供了「自貿經驗」。 創新監管模式，建設航運樞紐 上海南港碼頭，一艘滾裝船穩穩停靠在岸邊，一批即將出口的電動汽車採用「徑予放行」模式有序駛入船艙。 「在此模式下，企業不用報關，通過填制徑予放行自主聲明，貨物即可直接進出洋山特殊綜合保稅區，大大提升了通關效率。」上海海關所屬洋山海關相關負責人介紹。 監管創新推動產地和市場「兩頭在外」的汽車保稅中轉業務快速發展。錨定全球航運樞紐建設，上海自貿試驗區優化國際中轉集拼運作模式，對境外啟運、洋山中轉、運往第三國的貨物免於檢驗，整體作業時間減少50%，帶動洋山港國際中轉集拼貨物比例從12.6%提升到18.6%，在全球貨櫃港口績效排名躍升首位。 上海海通國際汽車碼頭有限公司臨港碼頭運營部計劃調度科經理龔亮介紹：「今年上半年，約5.2萬輛保稅中轉汽車採用拼船出海，降低了物流成本。」 「上海港國際中轉集拼作業效率在全球港口行業保持領先，其中跨港區流程縮短至5天內。」上港物流拼箱服務(上海)有限公司副總經理朱榮說，「憑藉模式創新、物流優化和成本控制，吸引了眾多國內外航運企業參與，未來將繼續推進國際中轉集拼業務數位化轉型。」 完善交易平臺，促進數據流動 促進和規範數據跨境流動、推進數位技術應用、擴大數據開放共享……上海率先探索實施高標準數字貿易規則。 走進位於浦東新區的上海數據交易所，「看不見又摸不著」的數據產品是企業討論的熱點。如何滿足企業更高精度的數據交易需求？ 上海數據交易所副總經理李登高介紹，上海數據交易所通過建設跨境數據交易制度體系、搭建數據交易內生可信交付框架、發布數據交易所規則體系，逐步搭建起數據交易的「四梁八柱」。今年上半年，上海數據交易所交易金額超30億元，同比增長超50%。 數據跨境安全高效流動，關乎企業國際化的步伐。 在臨港新片區數據跨境服務中心的電子大屏幕上，不同領域具體場景的操作指引實時顯示。其中，智能網聯汽車領域操作指引細分為跨國生產製造、全球研發測試、全球售後服務、二手車全球貿易等場景。 「原來數據跨境流動是從行業角度切入，對企業來說針對性不足。」臨港新片區管委會數據處處長陸森介紹，「我們將需要跨境流動的數據相關欄位梳理出來，再與相關部門合作編制清單，更好解決企業面臨的實際問題。」 今年2月，臨港新片區管委會、上海市網信辦等部門聯合發布了上海自貿試驗區數據出境負面清單；5月，臨港新片區又發布了數據出境操作指引。 對接國際標準，擴大金融開放 成立全國首家外資控股的合資理財公司、首家外商獨資公募基金；建設國際油氣交易中心，落地首單國際原油跨境數字人民幣結算交易；探索開展放寬非居民併購貸款限制試點……上海自貿試驗區在金融開放領域有很多「第一」。 「第一」之後，是一次次更廣、更深、更優的創新探索——優化跨國公司跨境資金池、推進支付服務國際化、持續提升自由貿易帳戶系統功能…… 「中國遊」「中國購」持續火熱，如何不斷優化提升入境支付便利性？依託上海自貿試驗區制度創新「試驗田」，螞蟻國際推出支付寶「外卡內綁」和「外包內用」兩項便利服務方案。從下載APP綁定多種國際銀行卡，到用境外電子錢包來中國就能直接掃碼付，入境遊客消費便捷程度進一步提高。 再保險作為「保險的保險」，是典型的公司間市場，呈現彼此關聯的國內國際網狀交易結構。為減少保險機構間信息不對稱和數據「尾差」，上海國際再保險登記交易中心推出憑證、數據和交易流程的標準化和數位化，顯著提升了再保險交易中後臺的生產效率。 商務部自貿區港建設協調司司長孟華婷表示，商務部將會同有關部門積極支持各地立足戰略定位、結合產業優勢和基礎條件，因地制宜推進複製推廣工作，重點推進企業和群眾急需的試點措施儘快落地見效。(羅珊珊 丁茜茜)
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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