西安天降水管砸死嬰兒？官方回應
2025-11-26 14:15 3,837次浏览8月13日電 國務院新聞辦公室於13日上午舉行新聞發布會，請財政部副部長廖岷和商務部、中國人民銀行、金融監管總局有關負責人介紹個人消費貸款貼息政策和服務業經營主體貸款貼息政策有關情況，並答記者問。有記者問，兩項貸款貼息政策涉及到多個部門，接下來為了保障政策的落地落實，相關部門將採取哪些具體舉措？ 財政部副部長廖岷就上述問題表示，為了讓有限的財政資金能夠真正惠及人民群眾，防止貼息資金被套取挪用，政策實施的流程涉及經辦機構操作、金融監管、財政資金管理等多個環節，服務業經營主體貸款貼息政策還涉及到相關行業主管部門。各個方面將密切配合，形成合力，共同把好事辦好。 在經辦機構環節，廖岷指出，兩項貼息政策的貸款經辦機構都是全國範圍經營、客戶規模較大的金融機構。為了提高實施效果，兩項貼息政策均要求貸款經辦機構做好政策解讀，幫助借款人準確理解政策內容，按照市場化、法制化原則來開展貸款的授信，讓政策服務於有真實借款需求的個人消費者和服務業經營者。對於個人消費貸款貼息政策，貼息對象是貸款資金中用於消費的部分，針對這樣一個政策的特點，我們在前期工作部署時，要求貸款經辦機構要健全信息系統，對從消費者相關資金帳戶直達商戶的消費信息做到精準的識別，確保貼息資金能夠真正用於支持消費。 在金融監管環節，廖岷強調，前期政策研究的時候，財政部、中國人民銀行、金融監管總局進行了密切的溝通，並明確了金融監管部門將這兩項貼息政策的執行情況要納入日常的金融監管。這兩項貼息是直達用戶、惠民、惠企的政策，財政部將配合金融監管部門，督促貸款經辦機構要認真做好貸款管理，維護借款人的合法權益，也確保政策執行不走樣。「這裡我要強調一點，貸款經辦機構對借款人授信時，要基於借款人的真實需求和信用狀況，不得借貼息政策誘導消費者進行借貸。」 在財政資金的管理環節，廖岷表示，財政貼息資金的使用管理要遵循資金安全和「專款專用」的原則。為此，中央和地方財政部門將按要求做好貼息政策的審核、撥付、清算等各項工作，對貼息資金實行全流程管控。同時，我們建立了政府部門和經辦機構之間的溝通聯繫機制，以便及時發現和解決貼息資金使用管理中存在的問題。政策執行期滿後，財政部門將會同金融監管總局，組織對貸款經辦機構貼息資金的申請、審核、清算等情況開展核查，對發現的情況，我們將依法依規嚴肅處理。
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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