成都警方：足協杯半決賽賽後滋事，3人被行拘
2025-10-29 01:26 9,574次浏览「宏觀政策要持續發力、適時加力。」 這是7月30日召開的中共中央政治局會議的一個新提法，也是今年下半年我國經濟政策思路的重要施策邏輯。會議提出，做好下半年經濟工作，要落實落細更加積極的財政政策和適度寬鬆的貨幣政策，充分釋放政策效應。 發展的含金量不斷提高 對比來看，今年經濟形勢不同於去年。2024年一季度開門紅後，二季度和三季度的經濟增速快速下行至4.7%和4.6%，形勢要求政策大調整；而今年一季度、二季度分別實現了5.4%、5.2%的經濟增長，從去年四季度起連續3個季度增速在5%以上。 「今年上半年，我國經濟在頂住外部壓力、消化累積風險的情況下，穩中有進、好於預期，高質量發展取得新成效，發展的『含金量』不斷提高。」國家發展改革委國民經濟綜合司司長周陳在該委日前舉行的新聞發布會上指出，上半年，我國經濟運行有3個突出特點：主要宏觀指標表現良好、經濟運行彰顯強大韌性、新動能加快發展壯大。 周陳提到，今年前6個月，我國國內生產總值(GDP)同比增長5.3%，比去年同期和全年均提高0.3個百分點；7月，生產經營活動預期指數為52.6%，在榮枯線上持續保持擴張，說明製造業企業市場信心較為穩定樂觀；上半年全國城鎮調查失業率均值為5.2%，比一季度下降0.1個百分點，城鎮新增就業695萬人。 值得注意的是，消費也有了明顯的回暖。周陳給出了兩組數據：一是今年上半年社會消費品零售總額累計增長5%，增速較一季度提高0.4個百分點，較去年同期提高1.3個百分點；二是上半年最終消費對經濟增長的貢獻率達52%，其中二季度貢獻率為52.3%，較一季度又提高0.6個百分點，較去年同期提高4.4個百分點。 「這兩組數據說明，消費對經濟發展的基礎性作用進一步顯現。」在周陳看來，今年上半年，消費增速加快、亮點增多、環境更優，這是供需雙向奔赴的結果，既在於穩定增強居民消費能力和意願，也在於以高品質供給持續引領創造新的需求。「總的看，今年以來經濟運行成績來之不易，為實現全年經濟社會發展目標任務奠定了比較好的基礎，也進一步增強了我們的信心。」周陳分析說。 7月30日召開的中共中央政治局會議在肯定上半年經濟運行平穩態勢的同時，也強調當前我國經濟運行仍面臨不少風險挑戰。在粵開證券首席經濟學家、研究院院長羅志恆看來，下半年，消費品以舊換新面臨透支效應和高基數，房價下跌可能導致居民財富縮水進而減少消費；中美關稅戰進入「暫時休戰期」和「談判期」，但是打打停停將是未來常態。同時，下半年房地產止跌回穩的基礎並不牢固，地方財政形勢總體仍處緊平衡等，都可能對經濟運行造成一定的壓力。 找準著力點 鞏固向好勢頭，下半年，宏觀政策「發力」「加力」的著力點在哪？做強國內大循環尤其值得關注。 5月15日，國務院召開做強國內大循環工作推進會指出，做強國內大循環是推動經濟行穩致遠的戰略之舉。「當前，外部衝擊和不確定性增大，要以高質量發展的確定性應對外部環境急劇變化的不確定性，大力促進國內國際雙循環。」周陳提到了未來的幾項重要工作，包括全方位擴大內需，增強國內大循環韌性；優化供給結構，提高國內大循環效益；加強重點領域安全能力建設，增強國內大循環可靠性等。 在擴大內需方面，周陳表示，重點是自上而下、軟硬結合、高質量推進「兩重」建設，在可持續的基礎上，研究穩妥接續「兩新」政策，推動消費擴量增效，積極擴大有效投資。他介紹，國家發展改革委近期將報批加快設立投放新型政策性金融工具，推動民營企業更多參與國家重大項目建設，還將進一步完善交通能源等領域價格形成機制，提高投資回報水平。 「縱深推進全國統一大市場建設」是做強國內大循環的應有之義。先看一組數據：今年上半年，社會物流總費用與GDP(國內生產總值)的比率，較去年同期下降0.2個百分點；今年1-4月，全國省際貿易銷售額佔全部銷售收入比重為40.4%，較上年同期提高0.6個百分點；今年上半年，全國跨省區交易電量同比增長18.2%，佔市場化交易電量比例同比提高2.6個百分點。 「這些數據都從一些側面反映了我們的市場交易成本在降低，要素資源在更大範圍內實現優化配置。」國家發展改革委體制改革綜合司司長王任飛介紹，當前，全國統一大市場的「四梁八柱」基本建立，市場基礎制度逐步健全，市場基礎設施持續完善，統一大市場對集聚資源、推動增長、激勵創新、優化分工、促進競爭的作用日益增強。 7月初舉行的中央財經委員會第六次會議明確，縱深推進全國統一大市場建設，基本要求是「五統一、一開放」，即統一市場基礎制度、統一市場基礎設施、統一政府行為尺度、統一市場監管執法、統一要素資源市場，持續擴大對內對外開放。 王任飛表示，下一步，國家發展改革委將圍繞「五統一、一開放」的基本要求，聚焦重點難點集中攻關。一方面，研究制定縱深推進全國統一大市場建設行動方案，制定《妨礙統一市場和公平競爭行為防範事項清單》，推動健全有利於市場統一的財稅體制、統計核算制度和考核評價體系。另一方面，依法依規治理企業無序競爭，推進重點行業產能治理，規範招標投標，加強對中標結果的公平性審查，規範地方招商引資行為，加強招商引資信息披露，紮實開展市場準入壁壘清理整治行動。 當前，一些行業、領域出現「內卷」、無序競爭、市場失序等問題，不利於全國統一大市場建設的縱深推進。「競爭是市場經濟的基本特徵，良性競爭一定程度上能為消費者帶來價格優惠和消費福利；然而，競爭也是有規律、有底線的，如果過了頭、越了界，引發低價無序競爭，出現質量下降、服務縮水、侵權假冒等現象，將會損害消費者的合法權益，拖累企業自身發展，讓整個行業陷入低效甚至無益的『內卷式』競爭。」國家發展改革委政策研究室主任、新聞發言人蔣毅說。 聚焦依法依規治理企業低價無序競爭、推進重點行業產能治理、規範地方招商引資行為等，7月初的中央財經委第六次會議和7月30日的中共中央政治局會議都作出了相關部署，相關部門也有了行動。記者從國家發展改革委了解到，該委正在加快推進價格法的修訂。 蔣毅提到，價格法修正草案中進一步明確了低價傾銷等不正當價格行為的認定標準，將重點治理為排擠競爭對手或獨佔市場，低於成本價傾銷的行為，並將服務納入低價傾銷規制範圍。目前，上述修正草案正在向社會徵求意見。 王任飛介紹，接下來，國家發展改革委將緊扣破解經濟運行中的突出矛盾深化改革，努力將有效市場和有為政府這「兩隻手」作用結合得更好。具體來看，將圍繞「統一政府行為尺度」，進一步明確招商引資鼓勵和禁止的具體行為，治理和防範有礙統一市場和公平競爭的各種行為和做法，依法依規整治企業無序競爭，引導企業提升產品品質、優質優價，推動市場競爭秩序持續優化。 發展出題目、改革做文章。王任飛說：「推動高質量發展、構建新發展格局，必須要進一步全面深化改革，向改革要動力，以改革激活力。為更好推動改革和發展深度融合、高效聯動，我們將加快推動一些標誌性改革舉措落地見效。」 中青報·中青網記者 賈驥業來源：中國青年報
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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