97歲老兵回憶小學老師：寧願自盡 也不給日本人教書
2025-10-25 15:19 1,654次浏览本報訊 (記者劉旭 通訊員吳慶國)從幫寫簡歷分析求職意向，到AI面試助手提升求職者面試技巧……面對勞動力市場供需匹配難題，大連市總工會以人工智慧為抓手，創新推出「AI+就業」服務模式，通過數據驅動、精準匹配、全鏈服務，助力求職者高效就業、企業精準招聘。今年上半年，大連市總通過AI技術已累計促成1421人達成就業意向。 2025年2月，大連市總依託自主研發的「樂聘大連」平臺，引入AI算法構建智能匹配系統。求職者只需填寫個人基本信息、技能特長及求職意向，系統即可通過大數據分析推薦適配崗位，並動態優化推薦策略。 在企業端，平臺通過AI生成「人才需求畫像」，精準篩選符合要求的求職者，降低招聘成本。大連金州重型機器集團有限公司製造企業人力資源工作人員王俞方表示：「過去篩選100份簡歷需耗時3天，現在AI系統10分鐘即可完成初篩，效率提升90%」。 大連市總構建起的「雲端+線下」融合的就業服務體系包括平臺集成崗位查詢、簡歷投遞、AI面試模擬等功能，求職者可「一鍵式」完成全流程操作。同時，在線下定期舉辦AI輔助的招聘會、職業技能培訓及創業指導活動。 針對大連市重點企業新興的「AI+行業」複合型崗位需求，大連工人大學推出了智能製造、數據分析等定製化課程。工會聯繫企業與具有相關專業的職業院校合作，提供實習就職機會。此外，工會還對平臺的求職大數據進行動態監測，實時跟蹤就業需求變化。 大連市總工會相關工作負責人表示，AI賦能後，工會在精準幫扶新就業形態勞動者、風險預警與權益保障、就業服務下沉基層3個方面都取得了成效。針對零工經濟從業者，平臺開發「AI職業導航」功能，結合靈活就業特點推薦短期項目與長期職業規劃，覆蓋網約車司機、外賣騎手等群體。下一步，大連市總將進一步訓練AI大數據模型，提供更符合求職者需求的精準就業服務。
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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