海南形成涉外民商事審判新格局
2025-11-17 03:54 5,759次浏览輝煌時刻誰都有，別拿一刻當永久。城市競爭，不進則退。 在中部地區，武漢一直以絕對實力穩居中部第一城，長沙和鄭州對於「第二」的爭奪自2000年以來一直在你追我趕間攻防轉換，互有勝負。 2024年上半年，鄭州GDP為7252.4億元，長沙為7170.21億元，鄭州以82.19億元微弱優勢領先長沙。但依靠下半年發力，長沙奪回第二，全年總量超出鄭州700多億元。 2025年上半年，鄭州和長沙都取得不俗增長，兩城GDP分別為7329.3億元、7640.38億元，長沙繼續處在領跑位置。從同期來看，鄭州沒有繼續在半年報中實現對長沙的趕超。 目前，中國正叩響新一輪經濟周期的大門，產業結構調整、國際關係變化等瞬息萬變，這些都會深度影響城市經濟發展。 爭奪中部第二城，是長沙繼續領跑，還是鄭州再次反超，非常值得關注。 311.08億元，這是目前長沙對鄭州的領先優勢。 如果拉長時間的維度，長沙和鄭州關於中部第二城的爭奪一直相互緊咬。 如，在1978年至2008年這30 年期間，除中間個別年份外，鄭州大部分時間裡經濟總量都領先長沙。 從2009年開始，中部第二城逐步進入長沙時間，但對鄭州的領先優勢並不明顯，2018年長沙GDP超出鄭州860億元。但在2019年，鄭州則以15.48億元的微弱優勢反超長沙。短短一年後，2020年鄭州又被長沙逆轉。 此後，二者攻防轉換在經濟半年報，甚至每個季度都會上演。 長沙和鄭州均為中部地區重要工業城市和交通樞紐，二者在產業發展上則有所不同。 拿2025年上半年來說，工業都是二者的硬核支撐。長沙規模以上工業增加值同比增長8.2%，鄭州同比增長8.5%。 從驅動工業增長的引擎來看，二者各有優勢。工程機械、先進儲能材料等傳統支柱產業挺起長沙的「硬脊梁」，鄭州則是在電子信息和汽車製造業領域表現搶眼，構築競爭優勢。 如，長沙工程機械產值規模連續10餘年位居全國第一，集聚中聯重科、三一重工、山河智能等企業，全國70%的工程機械品種產自長沙，總產值佔據全國30%。 在電子信息領域，鄭州2025年上半年汽車製造業、電子信息工業增加值分別同比增長25%、11.8%。 目前，以智慧型手機、計算終端為核心，輻射智能傳感器、網絡安全等細分領域，2024年鄭州相關規上工業產值達7000億元，佔全市規上工業增加值的32.9%。 不過，在進出口上鄭州要領先長沙不少。 2025年上半年，鄭州進出口總額為2746.8億元，同比增長38.7%。相比之下，長沙進出口總額僅為1367.6億元，鄭州是長沙的2倍。 值得一提的是，新動能的培育都關乎兩城經濟體量能否繼續向上突圍，也事關誰能坐穩中部第二城。 長沙發力先進儲能材料，聚集了中偉新能源、巴斯夫杉杉、長遠鋰科、德賽電池等一大批先進儲能材料企業，成為國內產業鏈條最完備的先進儲能產業集聚區之一。 鄭州押注比亞迪等新能源汽車，試圖在「果鏈」之外，鍛造第二個增長引擎。2024年，鄭州下線新能源汽車62.6萬輛，由此帶動全市汽車年產量首次突破100萬輛大關。 不同的戰略性布局正在重塑兩座城市的產業基因，而轉型的深度不僅體現在新產業佔比，更在於技術自主性、產業鏈控制力和抗波動能力。 中部第二城的角力，實則是產業轉型深度與抗風險能力的賽跑。 當新一輪產業周期叩響大門，兩城的交鋒已超越GDP的簡單較量，誰率先打破路徑依賴，誰才能真正定義「領跑」。 (「三裡河」工作室)
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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