眾行致遠丨做「上海精神」的火炬手
2025-11-16 12:05 5,457次浏览四川民辦職業培訓學校不得在校內開展網絡貸款宣傳和辦理業務；學校應按照招生簡章或者招生廣告的承諾，開設相應課程，開展培訓教學活動，保證培訓教學質量……四川省人力資源和社會保障廳近日印發《四川省民辦職業培訓學校管理辦法》(以下簡稱「辦法」)，進一步規範四川省民辦職業培訓學校辦學行為，促進民辦職業培訓事業健康發展。辦法從今年9月1日起正式實施。 四川省民辦職業培訓學校如何管理？辦法對設立審批，變更、延續和終止，學校管理與教學組織，監督與檢查等進行了明確，同時強調各級人力資源社會保障部門應當依法支持和規範社會力量舉辦學校，鼓勵、引導和保障學校依法辦學、自主管理、提高質量、辦出特色，滿足多樣化職業培訓需求。據悉，四川省行政區域內國家機構以外的社會組織或者個人，利用非國家財政性經費，面向社會舉辦實施以職業技能為主的職業資格培訓、職業技能培訓的民辦學校，均適用此辦法。 辦法實施後，社會公眾如何選擇正規的民辦職業培訓學校參加學習？ 首先，一定要選擇正規有資質的學校 判斷民辦職業培訓學校是否正規有資質，可先看辦學許可證，以及辦學許可年限。按照辦法，審批機關對批准設立的民辦職業培訓學校，會頒發《中華人民共和國民辦學校辦學許可證》。辦學許可證正本、副本具有同等法律效力。其中，正本應懸掛在學校的主要辦公場所明顯位置，副本在審批機關監督、檢查和辦理相關手續及開展社會活動時使用。辦學許可證有效期最長不超過3年。學校如果遺失辦學許可證，應當立即公告，並在公告發布30日內到審批機關補辦。 其次，不要一次性繳費超過3個月 如果民辦職業培訓學校一次性收取費用超過3個月或向你推薦網絡貸款，那一定要提高警惕，及時向相關部門舉報投訴。按照辦法規定，四川民辦職業培訓學校要嚴格執行國家、省關於財務與資產管理的規定。收費時段與教學安排應協調一致，不得一次性收取時間跨度超過3個月的費用。收費項目及標準應當向社會公示，不得在公示的項目和標準外收取其他費用，不得以任何名義向培訓對象攤派費用或者強行集資，不得在校內開展網絡貸款宣傳和辦理業務。 第三，需為學生建立統一的電子檔案 為保證學生的合法權益，民辦職業培訓學校需按照辦法建立統一的學生電子檔案，完整記錄學生在校期間的學習情況、行為表現以及職業技能評價等個人信息。民辦職業培訓學校需按照招生簡章或者招生廣告的承諾，開設相應課程，開展培訓教學活動，保證培訓教學質量。對於培訓對象未完成的培訓課程，有關退費事宜嚴格按雙方合同約定以及相關法律規定辦理。
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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