國防部：堅決反對美臺開展任何形式的官方往來
2025-10-22 05:32 1,137次浏览在長三角一體化的東風下，上海與浙江兩地邊界又添一處暖心地標——「毗鄰共治廊陳美景」滬浙平安邊界工作站正式進入實體化試運行階段。這個由黨建牽線搭臺、網格聯動發力、兩地攜手共建的「連心站」，讓曾經的省界壁壘逐漸消融，法治與平安的畫卷在兩地邊界徐徐展開。走進依託「明月山塘」景區打造的「法治集鎮」，濃鬱的法治文化氛圍撲面而來。新建的毗鄰法治觀察點、長三角毗鄰區域法治文化建設示範帶及山塘法治加油站，讓法治精神融入了集鎮的每一個角落，也走進了當地百姓的日常生活。 450平方米的滬浙平安邊界工作站空間裡，集聚著諸多「硬核」功能，兩地的視頻監控聯了網，村民遇矛盾找「三所聯動+毗鄰合作」調解室，重大活動時警務指揮一鍵聯通，連法律諮詢、執法調度、市場監管等事項，讓跨省辦事、執法不再困難。這個工作站的建成，為上海金山廊下鎮與浙江平湖市廣陳鎮搭建起了政法領域溝通協調、工作聯勤聯動、信息互通互享的一體化實戰平臺。「如今，兩鎮在重點人群管控、矛盾糾紛多元排查化解、跨區域信訪風險聯防聯控等方面的合作不斷深化，形成了風險預警、情況摸排、矛盾化解、人員管控的強大合力。」廊下鎮平安辦主任吳振華介紹道。據了解，2024年7月，廊下鎮與廣陳鎮聯合發布「三治融合、毗鄰共治」區域社會協同治理品牌，為跨區域聯合治理奠定了堅實基礎，而平安邊界工作站正是這一品牌的核心實體成果。 以往，「多個部門分頭辦」「兩地部門各自幹」的模式，讓跨省事務辦理效率大打折扣。如今，工作站打破了這種壁壘，實現了「一個平臺共同幹」「界河兩岸共奮戰」的協同治理新模式。通過深化黨建引領的平安邊界「十聯」工作機制，工作站整合了兩地群防群治隊伍、法律顧問律師、司法行政及網格管理等資源，大家齊心協力開展日常執法檢查、平安巡防、道口執勤等工作。同時，依託資源共享共建機制，工作站在河道治理、生態保護、助力文旅發展、村民自律等領域積極開展民主自治創新。「自工作站運行以來，我們聯合浙江省廣陳鎮綜合行政執法隊將建立長效合作機制,持續開展針對滬浙毗鄰渣土違規運輸行為的專項行動，有效破解渣土車跨域亂倒偷倒的難題。」廊下鎮綜合執法隊隊長彭雅文表示。「這個項目不只是物理空間的拓展，更是兩地社會治理理念與機制的創新融合。」廊下鎮平安辦主任吳振華坦言。自今年5月建成投入運行以來，工作站在試運行階段已初步實現兩地資源的高效整合與機制的順暢運轉，成功跨省辦理13起事項，用實實在在的成效彰顯了跨省協同治理的活力。
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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