中美斯德哥爾摩經貿會談聯合聲明
2025-11-06 14:41 9,524次浏览南寧8月15日電(蔣雪林 許耀藝)「桂臺攜手 果業共贏」互市貿易水果深加工產業對接會14日在廣西南寧舉行。來自廣西、廣東、海南、雲南等地約20家臺企參會。 本次對接會旨在深化桂臺經貿合作，依託廣西作為東協水果集散地的優勢，結合臺企在深加工與品牌營銷方面的先進經驗，引導臺企融入水果產業鏈，通過政策對接與產業融合，共同提升價值鏈，為廣西鄉村振興注入新動能。對接會上，廣西壯族自治區農業農村廳、自治區商務廳，南寧海關及廣西北部灣銀行等單位與臺企座談交流並解讀政策。廣西臺辦副主任楊翠紅出席對接會。臺企還將赴廣西各地考察，對接投資商機。 圖為對接會現場。記者 蔣雪林 攝 南寧海關數據顯示，今年前7個月，廣西口岸進口水果達216.1億元(人民幣，下同)、160萬噸。其中，進口榴槤146億元、49.3萬噸，佔全國口岸進口量的一半。目前，東協9國共82種水果獲準進入中國市場。為滿足需求，南寧海關已建成13個進境水果指定監管場地，形成完善的「海陸空鐵」進口物流網絡，是全國此類場地最多的關區。友誼關口岸已成為全國最大的陸路水果進口口岸。 廣西壯族自治區水果技術指導站站長王舉兵介紹，截至2024年，廣西園林水果面積達2118.73萬畝，總產量3393.96萬噸，產量約佔全國的1/7，連續7年排名全國第一。其中，柑橘、柿子、火龍果、百香果種植面積和產量居全國首位。 「作為廣西互市貿易落地加工的首批實踐者，我親歷了互市貿易落地加工產業的轉型歷程，產業規模在2024年年加工貨值達到了108億元。廣西首創的『互市貿易+落地加工』模式，經過十多年的發展，成為邊境各縣市經濟發展的強大助力，廣西已成互市貿易水果深加工的投資熱門地。」臺資企業、廣西荃勝集團董事長黃薇彤說。 圖為黃薇彤在會上發言。記者 蔣雪林 攝 臺企對投資廣西水果深加工興趣濃厚。臺資企業、廣西產地鮮友果汁集團副總經理李鋯表示，公司主營冷凍果漿及飲品生產，在大陸設有五個加工廠，其中兩個位於廣西。「廣西是水果大省(區)，資源豐富、品種多樣，我們非常看好其潛力。」她介紹，公司2019年先在廣西崇左市投資建設5條果汁生產線，年加工鮮果5萬噸，二期投資正在建設冷庫及增加HPP殺菌線，解決當地就業180人；2021年又在百色市田東縣投資建設生產線，年加工鮮果能力3萬噸，解決了當地110人就業。(完)
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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