浙大學者呼籲恢復杭州北宋「第一勝地」有美堂
2025-10-28 04:51 2,431次浏览線上辦事雖普及，但許多老年人仍青睞線下「面對面」的踏實感。如何讓「數位化」暖人心、更舒心？近日，普陀區醫保局、真如鎮街道聯合舉辦政府開放月活動之「小藍有約·真如您意」主題活動，誠邀各街道（鎮）社區事務受理服務中心工作人員、居民區幹部與市民代表，「零距離」體驗「普小藍」醫保服務碼2.0的智慧服務，感受AI賦能下的便捷醫保新體驗。上海政府開放月在普陀區醫保中心數字體驗區，工作人員正向市民們展示「普小藍」醫保服務碼2.0的新功能。與以往在層層菜單中耗時搜尋辦理事項不同，新版「普小藍」智慧客服如同一位「懂醫保的朋友」，隨時隨地為市民提供解答。「我要查詢醫保帳單！」市民只需動動嘴發語音或簡單輸入文字，清晰說出需求，它便能精準理解語義並瞬間響應。其「問題聯想」與「智能跳轉」功能更是實現了從諮詢到辦理的「零切換」，大大減輕了用戶思考與輸入的負擔。對於視力不佳、操作不便的老年群體來說，複雜業務在「說話間」即可輕鬆完成。這一便捷性獲得了現場老年用戶的由衷認可。市民範利群高興地說：「以前辦醫保，得跑社區事務受理服務中心和區醫保中心。現在有了『普小藍』，手機上說說話就能辦，不用打字，對像我這種眼神不好的老人來說太省力了。」活動現場，範利群在工作人員指引下，用手機對著二維碼輕輕一掃，屏幕上憨態可掬的3D「普小藍」即刻清晰呈現。她輕鬆點開「服務地圖」選項，驚喜地發現周邊醫保網點的詳細信息一目了然。市民在工作人員指引下使用新功能這正是數字賦能線下服務的新突破，服務地圖將全區230家長護險機構、評估機構、定點零售藥店和定點醫療機構的信息全域整合、動態展示，服務網點分布、服務項目等信息盡在掌握。更貼心的是，內嵌的高德地圖系統讓用戶選定網點後，即可智能規劃最佳路線，真正讓「15分鐘醫保服務圈」觸手可及。這項功能不僅方便了老年人，也惠及了不同年齡層的市民。市民蘇欣悅說：「現在地圖上的定點機構信息準確，藥店在哪兒清清楚楚，能直接導航過去，省時省力。」普陀區社區醫保服務點專管員浦夢瑩同樣感受到了顯著變化：「現在『普小藍』在手機上就能解答政策，省了人力物力，網格化管理也更高效了。」為了讓政策解讀和服務理念更深入人心，本次活動形式也更加生動多元。真如鎮街道社區事務受理服務中心用樸實真摯的語言講述基層服務的點滴與溫情；區醫保中心則通過輕鬆小品寓教於樂，解讀政策知識，讓信息傳遞更通俗易懂、更具吸引力。
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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