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2025-10-25 20:06 9,316次浏览新華社石家莊8月1日電 受習近平總書記委派，中共中央政治局委員、國務院副總理張國清代表黨中央、國務院，1日早率有關部門負責同志赴河北承德市興隆縣慰問受災群眾，指導救災和搶修恢復工作。他強調，習近平總書記非常牽掛受災地區和受災群眾，十分關心失聯人員搜救、受傷人員救治、受傷群眾安置等各項搶險救援救災工作進展，反覆叮囑要把保障人民生命財產安全放在第一位，全力加快搶修恢復進度，儘快恢復正常生產生活秩序。李強總理對人員搜救、險情排查處置、群眾轉移安置等作出部署安排。各地各有關方面要堅決貫徹落實習近平總書記重要指示批示精神，落實李強總理要求，全力支持和幫助災區做好防汛搶險救災各項工作。 張國清來到災情最嚴重的六道河鎮朱家溝村、六道溝村，以及轉移群眾臨時安置點、縣人民醫院，向受災群眾、基層幹部、救援搶修人員傳達習近平總書記重要指示批示精神，轉達習近平總書記的親切慰問和深情牽掛，詳細了解人員搜救、傷員救治、轉移安置和基礎設施搶修等情況。他強調，受災地區要針對山區地形特點，充分發揮專業隊伍和裝備作用，繼續全力搜救失聯人員。強降雨過後不少山區土壤含水飽和，後續還有降雨，要強化監測預警，嚴防滑坡、塌方、泥石流等次生災害。有關部門要科學調配救援力量，及時調撥分配救災物資，及時下撥救災資金，加快保險預賠理賠，把習近平總書記和黨中央的關懷及時送到受災群眾手中。電力、通信、交通和工程搶險等中央企業的應急力量要納入地方指揮部統一調度，全力支持受災地區搶修恢復。 張國清強調，近期部分受災地區還有強降雨過程，要加強流域性預報預警，加強跨部門跨區域聯合會商，綜合研判上下遊、左右岸、幹支流風險疊加等因素，強化京津冀協同聯動防汛減災。要針對前期一些地方避險轉移中存在的不足，周全考慮極端天氣下的避險預案，細化避險對象、範圍及應急舉措，儘量打出預警提前量，落實預警「叫應」，形成工作閉環，要特別關注老弱病殘等行動不便群體，確保及時安全轉移。
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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