東協國家媒體代表探廣西崇左產業：面向東協 綠色智能
2025-11-23 21:57 8,692次浏览近期，在國新辦召開的新聞發布會上，有關部門負責人介紹「十四五」時期經濟社會發展成就時，一大批大國重器被重點介紹。例如，第一艘國產電磁彈射航母福建艦下水、第一艘國產大型郵輪「愛達·魔都號」建成運營、第一艘規模最大LNG(液化天然氣)運輸船交付使用、全球首座第四代核電站投入商業運行、首座中國空間站「天宮」全面建成運營、「嫦娥六號」實現全球首次月球背面無人採樣返回、首架國產大飛機C919實現商業飛行，等等，令人振奮。 一個國家的科技創新能力和綜合國力，往往在大國重器中得到集中體現。大國重器，是指擁有高度自主智慧財產權、具有戰略意義的核心裝備或重大工程，是一國現代製造業綜合實力的代表作。以大國重器、大國工程為代表的自主創新能力，關乎一個國家的強盛之基和安全之要，是我們發展新質生產力、推進中國式現代化的重要驅動力。 黨的十八大以來，以習近平同志為核心的黨中央始終堅持把創新作為引領發展的第一動力，把科技創新擺在國家發展全局的核心位置。一個個國之重器、一項項重點工程不斷亮相，見證了中國從製造大國向製造強國的躍升，成為科技強國建設的生動註腳。我們看到，我國高鐵技術從引進、消化、吸收到自主創新，實現了從無到有、從追趕到引領的跨越，中國高鐵不僅在國內形成了龐大的高速鐵路網絡，還走向了國際市場，成為「中國速度」的象徵。5G技術的快速發展不僅推動了通信行業的變革，還為物聯網、智能交通、工業網際網路等新興領域的發展提供了強大的技術支撐，背後是中國科研人員的長期投入和創新突破。這些都彰顯出中國堅持創新驅動發展戰略的重大突破，離不開中國科研創新能力的厚積薄發。 當今世界，大國重器的研製和突破往往需要巨大的資源投入、長期的技術積累和高效的組織協調。這些成就的取得，不僅是科技實力的彰顯，更是社會主義制度集中力量辦大事優越性的生動體現。通過科學的決策機制和高效的組織實施，可以有效整合各方資源，形成強大的合力，確保重大項目的順利推進和成功實施。因此，為了實現大國重器的持續突破和高質量發展，必須不斷推動國家創新體系的建立和完善。其中，基礎研究是科技創新的源頭，是大國重器發展的基石。國家應加大對基礎研究的投入，支持高校和科研機構開展前沿性、基礎性研究。例如，我國在量子計算、基因編輯等前沿領域的研究，為未來的高科技產業奠定了基礎。加強基礎研究，能夠為大國重器的研製提供理論支持和技術儲備。通過政策引導，鼓勵企業、高校和科研機構之間開展合作，形成產學研用相結合的創新體系。 在國家創新體系中，大國重器不僅是一個產品、一臺裝備、一個工程那麼簡單，它往往在整個產業體系中起到龍頭作用，一個大國重器的成敗往往與上下遊無數個產業興衰直接相關。例如，高檔數控工具機就離不開液壓、氣動、軸承、密封、模具、刀具、電子器件、儀器儀表及自動控制系統等重要的機械、電子基礎件。機器人則離不開減速器、伺服電機、控制器、傳感器與驅動器等關鍵零部件。所以，大國重器必然會帶動無數專精特新企業的發展。在這裡，科學原理重要，需要科學家和工程師聯合攻關；訣竅、絕活、配方等隱性知識同樣重要，也需要一大批具有豐富經驗和工匠精神的產業工人隊伍。只有集聚各種人才，反覆切磋、反覆實踐，才能有大國重器的精品不斷湧現。 展望未來，大國重器的全球競爭不是一蹴而就的事情，但只要我們在基礎研究、技術創新、質量管理、可靠性控制、全生命周期服務、人才培養、工匠精神等方面持續精進，打造富有活力的創新生態體系，中國的大國重器必將走出國門，帶動實現中國製造向中國創造的轉變，中國品牌向世界品牌的轉變，製造大國向製造強國的轉變，為全球科技進步貢獻更多的中國智慧、中國力量。 (作者：吳金希，系清華大學社會科學學院長聘教授、戰略新興產業研究中心主任) 《光明日報》( 2025年08月05日 02版)
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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