臨港新片區首發區域專屬健康保險，覆蓋創新藥械
2025-11-07 04:09 2,169次浏览合肥8月9日電 (儲瑋瑋 劉鴻鶴)今年上半年，安徽汽車產量達149.95萬輛，其中，新能源汽車產量73.09萬輛，雙雙位居全國第一，引外界關注。 「數字汽車以算法和數據為核心驅動，深度融合感知、計算、通信、控制、交互和服務架構，是具備智能、可進化能力的下一代汽車形態。」安徽省新能源汽車產業集群建設戰略諮詢委員會執行秘書長、安徽省未來智能網聯新能源汽車創新中心主任任林傑9日在接受採訪時說。 7月1日，位於安徽省合肥市的一家汽車製造基地，機器人在造車流水線工作。 記者 儲瑋瑋 攝 任林傑介紹，數字汽車以整車物理結構為「硬體骨架」，以電子電氣架構為「神經中樞」，以數據為進化的「核心燃料」。「誰能在數字汽車物理結構、信息架構和數據系統方面率先實現革新和突破，就能掌握數字汽車發展主動權。」 目前，安徽集聚了7家整車企業，引育規上限上零部件企業3000餘家、後市場企業1700餘家。合肥長安汽車有限公司相關負責人認為，數字汽車是以智能駕駛為核心，具備高效交互體驗和服務的新型汽車產品形態。 7月1日，蔚來汽車創始人、董事長李斌在合肥接受採訪時說，汽車行業因智能電動汽車的浪潮，重新成為科技創新的制高點。智能電動汽車是信息技術、能源和汽車三個行業融合的創新產物。 2024年11月12日，工人在黃山市的一個汽車配件生產車間工作。 記者 韓蘇原 攝 7月下旬，奇瑞汽車股份有限公司董事長尹同躍在此間介紹說，2025年，奇瑞銷量將突破300萬輛、營業收入6000億元人民幣，衝刺全球汽車行業前十。未來，奇瑞將聚焦電動化、智能化、低碳化和全球化，並全面擁抱AI(人工智慧)。 在任林傑看來，汽車整車與零部件企業應是「魚水關係」，隨著AI技術發展，雙方界限會變模糊，應通過合作共同應對智能化、電動化帶來的挑戰與機遇。 「數位技術已成為貫穿汽車研發、生產、應用全生命周期的『創新催化劑』。」中國汽車工業協會總工程師葉盛基認為，全球汽車產業發展浪潮的背後，正是智能汽車生態對傳統汽車產業邏輯的助推升級：汽車不僅承載著交通工具的功能，而且是能持續升級的「移動終端」。 2024年10月1日，2024合肥國際新能源汽車展覽會吸引眾多消費者參加。 記者 韓蘇原 攝 任林傑強調，數位技術可以優化底盤控制、電驅動系統控制和通信體系，從而增強汽車的智能化和安全性。此外，它還貫穿於汽車的研發、生產、銷售和服務環節，通過大數據和人工智慧實現精準的產品定義和設計優化，有效縮短研發周期並降低成本。 儘管安徽汽車產業取得了顯著成績，但仍面臨挑戰。任林傑指出，產業規模日益龐大，這要求有關方面對創新技術的捕獲和研判需更加精準。地緣政治等因素也給汽車出海帶來一定困難。 「今後，安徽將聚焦整車產品創新和零部件供應鏈創新，以創新引領推動產業繼續保持領先。」任林傑說，安徽還將吸引全球研發和創新資源，與現有產業生態結合，共同打造產品、品牌和汽車文化。 任林傑對安徽汽車產業充滿信心，認為這裡將成為具有全球引領力的汽車產業集群。「未來，安徽產業集群將以汽車為核心母生態，連接飛行汽車、低空經濟、空天地一體化智慧交通、具身智慧機器人等泛產業集群。在母生態中，新材料、新一代信息技術、AI、新能源等將得到廣泛應用。」他說。(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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