南方秋老虎真要被趕跑了嗎
2025-10-31 11:03 7,189次浏览我國高技能人才總量突破6000萬人，但仍面臨總量不足、結構失衡問題 「白領」和「藍領」，年輕人該如何擇業(民生一線) 2025年全國普通高校畢業生規模達1222萬人，創歷史新高；同時，部分行業經營承壓，「白領」崗位數量增長趨緩甚至萎縮。調整職業路徑，投身技能型「藍領」工作，成為一部分年輕人應對現實的務實之舉。 近年來，從中央到地方，穩就業政策密集發力：舉辦招聘活動、加強就業指導、拓寬基層崗位、扶持創新創業……上半年，全國城鎮新增就業695萬人，完成全年目標任務的58%。相信隨著經濟穩中有進、穩中向好，崗位供給會逐步改善。 拉遠看，經濟周期與任何一代人都不可能完全同頻，只要不放棄、不躺平，總能迎來轉機。 沒當「白領」絕非「降格」，如今的「藍領」職業早已打破刻板印象，展現出新魅力。 新型工業化浪潮呼喚「智」「技」融合的頂尖工匠。我國正從製造大國加速邁向製造強國，信息通信、人工智慧等領域的新技術產業化應用加快，企業對高技能人才的需求顯著增加。高學歷人才不斷加入，為傳統產業轉型升級注入強勁動力。大學生詹兆君入職聯想合肥生產基地，從一線操作員幹起，逐漸成長為技術骨幹，薪資超過了很多同齡「白領」。放眼全國，越來越多的「詹兆君」正以精湛技藝和創新智慧，為夯實我國工業體系的質量基石作出貢獻。 消費升級也需要知識型服務人才。服務行業正朝高品質、個性化、體驗式方向躍升，從業者不僅要有專業技能，還要有文化底蘊、審美素養和溝通智慧。鄭州師範學院家政專業學生在校學習茶藝與插花等知識，畢業生早早便被錄用；上海某高端養老機構引入具備心理學、營養學背景的本科畢業生擔任「健康管家」，顯著提升了服務滿意度。當前，高端家政、定製旅遊等新興領域，驅動著服務業的理念革新與業態升級，成為高技能人才施展才華的新舞臺。 「白領」或「藍領」，不過是外在標籤。對國家、社會而言，無論是攻克晶片難題的科學家，還是提供溫暖陪伴的護理員，滿足社會真實需求即是對發展的貢獻。於個人，一份合理收入保障生活尊嚴，一段能帶來成長與滿足的職業體驗滋養人生，便是最踏實的收穫。 根據最新數據，我國高技能人才總量已突破6000萬人，但仍面臨總量不足、結構失衡問題。 國家正加大力度為技能人才成長鋪路：職業教育法打通職教升學通道；人力資源社會保障部等大力推進「技能照亮前程」培訓行動；多地推行「新八級工」制度，拓展職業發展路徑；社保覆蓋範圍持續擴大，多地積分落戶政策優化調整……政策多維發力，不斷提升技能型崗位的福利保障、成長性與職業尊嚴。 未來，讓「藍領」更有吸引力，還需各方協同發力：相關部門做好前瞻規劃，強化人力資源分析預測，加大對職教和技能培訓投入；院校教育要深化產教融合、校企合作；個人規劃與興趣、能力和市場需求結合，不盲目跟風；企業完善內部培養體系，建立科學的技能人才評價與晉升機制。當國家培養與個人投入，都能精準轉化為社會所需、個人所長時，人才浪費的擔憂方能消解。無論是「白領」還是「藍領」，都能在合適的位置上發光發熱。 職業價值不在「領子的顏色」，而在於將「小我」融入「大我」，將個人發展融入國家和時代需要。每一個崗位、每一份工作都是有意義的，也都會熠熠生輝。 本報記者 曲哲涵 《人民日報》(2025年08月08日 第 14 版)
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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