中國算力總規模位居全球第二
2025-11-26 10:45 7,936次浏览居民區老電梯經不起高溫折騰，頻頻 「掉鏈子」，不僅居民抱怨連連，物業也忙得團團轉。面對這樣的棘手事，萬裡街道中浩雲居民區黨總支通過黨建引領「三駕馬車」協同發力，將「黨建+物業+服務」理念融入社區治理，持續擦亮小區幸福、活力底色。直擊痛點紅色引擎破解電梯困境為有效解決「夏季電梯易故障」這一難題，中浩雲居民區黨總支主動跨前、業委會主動擔當。針對在共同調研中發現的一系列問題，黨總支利用「紅色議事廳」平臺，召開三方聯席會議。物業公司積極配合中浩雲業委會啟動業主大會，在樓棟志願者的協助下，業委會迅速開展全小區徵詢工作。隨後，物業公司發揮專業優勢提供機房空調加裝改造方案，該項目經過投票，高票通過。物業公司黨支部隨即成立「項目突擊隊」，協調督促供應商加急施工，提前完成了小區共21棟樓電梯機房的空調加裝改造，並建立定期維保反饋機制，確保電梯在高溫天氣下運行「零事故」。主動治理雙向服務彰顯幸福指數得益於「夏季電梯易故障」難題的解決思路，「主動應對」成為物業獲得居民認可的「治理密碼」。物業全方位提升「主動治理」能力，業委會默契配合，從居民需求中找準服務坐標，形成「居民點單-物業響應」的治理模式。針對小區綠化養護這一居民關注的日常需求，物業主動將其納入常態化服務清單，定期的規範修剪，大幅度提升了小區綠化日常養護質量，推動社區環境更加宜居。同時，業委會和物業探索建立「居民評議」機制，積極挖掘能人、熱心人組成主心骨力量，共同參與監督從雜草清理到花木修剪的每個關鍵環節，把服務標準交給居民「打分」，放大「物業+服務」的雙向效應，讓居民群眾的安全感、滿意度更可感、可知、可及。資源連結多元共治提升治理效能在中浩雲居民區，物業承擔著「社區管家」的職責，依託「物業+服務」平臺，把各方資源巧妙串聯成圈，以比鄰友鄰的共治服務推動基層治理提質升級。居委會的黨員志願者、周邊商鋪的店主、社區衛生站的醫生，都成了物業的「最佳合伙人」。樓道整治時，物業不僅做好日常巡查，還發動商鋪店主當起「文明停車勸導員」，號召黨員志願者開展「敲門行動」，更引入智能充電設施解決電動車停放難題。這種「物業+」的共治模式，讓原本棘手的樓道安全問題迎刃而解。未來，社區將統籌運用「物業+周邊資源」，通過物業聯合社區衛生站送醫上門，對接超市開通「一鍵配送」，為老人提供代配藥服務等，讓物業服務實現單一「管物」向集約服務「增值升級」，推動服務群眾的「一公裡」向「最後100米」延伸拓展。
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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