推動我國創新藥加快出海新興市場（專家觀點）
2025-12-07 17:15 7,681次浏览8月7日電 國新辦8月7日舉行國務院政策例行吹風會，介紹逐步推行免費學前教育政策有關情況。很多家長都關心實施「免費」政策後，幼兒園質量如何保障？教育部財務司司長劉玉光在會上進行了回應。 劉玉光介紹，據統計，2024年我國學前教育毛入園率已經是92%，達到世界高收入國家的平均水平。今年6月1日，《學前教育法》正式頒布實施，標誌著學前教育進入「有專門法可依」的新階段，為廣大適齡幼兒享有公平的受教育權益，提供了強有力的法律保障。根據《學前教育法》和《教育強國建設規劃綱要(2024-2035年)》要求，教育部會同財政部等相關部門將持續從五個方面發力，進一步推動各地規範辦園行為、提升辦園質量。 一是健全協調機制。明確部門分工，結合地方實際完善工作機制，形成支持當地學前教育持續健康發展的合力。 二是規範辦園行為。國家對幼兒園教職工的資質和配備、經費投入、收費行為、安全防護、衛生保健等方面都有明確的規定。將推動各地各幼兒園結合實際細化制度措施，嚴格幼兒園教師資質條件，把好「入口關」；嚴格規範日常辦園行為，守好「安全關」。 三是提高保教質量。尊重兒童身心發展規律，科學實施保育教育活動，深化幼兒園教育教研改革，落實好以遊戲為基礎的豐富的教育環境，激發幼兒主動探究學習的內驅力，促進孩子們在遊戲和生活中快樂成長。 四是壓實監管責任。強化地方政府及有關部門的監管責任，嚴格源頭監管，嚴格把握幼兒園設立條件，加強幼兒園辦學資質審核；加強過程監管，通過動態監管、信息備案、公開公示的方式，守牢規範辦園的底線和師生安全的紅線。 五是強化督導評估。推進國家層面學前教育普及普惠督導評估認定工作，優化督導評估程序，加大督導力度，推動學前教育從「幼有所育」向「幼有優育」邁進。
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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