一習話丨「積極促進產業高端化、智能化、綠色化」
2025-11-29 00:51 1,925次浏览去年以來，遼寧省瀋陽市實施重點產業集群提升工程，機器人及智能製造、航空、工業母機、高端裝備、汽車及零部件、新一代信息技術等，都在瀋陽市「劃重點」的10個重點產業集群之列。給產業集群「劃重點」後，相關技能人才培養如何跟進？近日，瀋陽市政協召開「健全重點產業集群技能人才培養體系，推動產業工人隊伍建設」專題協商會，瀋陽市政協副主席王燕玲出席。會上，政協委員們從各自專業出發，為產業人才培養方式創新「劃重點」。 「一鏈一策」與「跨鏈協同」 瀋陽市政協委員、瀋陽市就業和人才服務中心創業部部長黃沛長期關注人才市場的「供需」兩端。他建議，圍繞瀋陽市10個重點產業集群及21條重點產業鏈，從市場需求端出發，建立「一鏈一策」的人才培養方案，採用訂單式模式開展精準培訓，並建立動態調整機制，引導培訓資源向緊缺領域傾斜。 10個重點產業集群中，「汽車及零部件」一直是這個老工業城市的優勢產業。產業在升級，人才如何升級？瀋陽市政協委員、瀋陽市菁智青年高技能人才交流中心外聯部主任常婉建議，建立「瀋陽市汽車產業產教聯合體」，整合政府、企業、院校的資源，建設跨企業培訓中心。她認為，在產業融合發展趨勢下，複合型人才的培養也應跟上。而且，除了跨「鏈」協同，還要跨區域協同，比如打造「東北汽車產教共同體」，設立「東北汽車產業工匠學院」，舉辦「東北新能源汽車技能奧林匹克」活動等，推動東北汽車產業協同發展。 資料圖：2022年10月遼寧省首屆職業技能大賽裝配鉗工賽項比賽現場。 記者 李晛 攝 激發產業工人的創新力 人才培養，以人為本。作為技能人才的代表之一，瀋陽市政協委員、瀋陽造幣有限公司造幣一部機修班班長張文良對於如何激勵產業工人發揮「創新之力」提出諸多建議，如通過項目引導、「技師＋工程師」聯合攻關模式及「揭榜掛帥」(一種跨區域、跨行業、跨工種的協同攻關模式)等，鼓勵技能人才參與企業技術革新項目，同時構建相關激勵及保障機制。他建議，打造高技能人才創新平臺載體，通過平臺孵化，幫助技能人才將創新想法轉化為實際的產品或服務。 對於很多高技能人才來說，保障職業發展通道暢通、獲得社會認同是他們更為看重的方面。黃沛建議，落實國家「新八級工」制度，推動高技能人才獲聘特級技師、頂尖人才獲聘首席技師。同時，利用今年9月1日首屆「瀋陽工匠日」契機，開展活動，充分展示新時代瀋陽工匠風採，營造尊重技能人才的社會氛圍。 讓專業「長」在產業鏈上 瀋陽市政協委員、瀋陽市嘉顏益行公益團隊負責人胡歆巖是一名高校教師，她從教育工作者角度提出「產教融合」相關建議。比如，關於專業建設，建議從本地重點產業崗位標準出發，實現「課程鏈」與「產業鏈」精準對接；關於師資，建議「教師走出去、技師請進來」，推動教師定期到企業掛職，同時鼓勵企業技術骨幹入校任「產業導師」。 讓專業「長」在產業鏈上，將職業教育與產業緊密對接，這已是業內共識。如何對接？委員們各有具體建議。 黃沛提到一年前發起成立的瀋陽都市圈「政校企·園」高技能人才培養聯盟，建議依託這一平臺，將課堂搬到相關科技產業園區，在園區內建設產教融合實訓基地。 常婉認為，通過「產教聯合體」進行系統培訓時，需制定產業集群技能標準，統一規範技能要求，以提高人才培養效率。 胡歆巖提到職業院校深化改革的一項制度創新——「1＋X證書制度」(學歷證書＋若干職業技能等級證書)，建議將該制度結合當下需求，如圍繞重點產業設試點專業，推動證書考核與課程融合等。 會上，瀋陽市人社局代表介紹了瀋陽市技能人才培養體系建設情況，市政府相關部門代表參加會議，同政協委員協商交流。(完)(《中國新聞》報記者 程小路 報導)
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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