學者呼籲系統性深耕河姆渡文化研究 探尋地域文明新脈絡
2025-11-06 17:47 6,879次浏览南寧8月11日電(韋佳秀)廣西壯族自治區財政廳10日發布消息稱，2025年上半年，廣西一般公共預算社會保障和就業、衛生健康支出完成1027.3億元，同比增長4.8%。 據介紹，廣西財政廳籌措資金113億元，支持推進健康廣西建設，努力讓民眾享受更高水平的醫療衛生服務，目前3家國家區域醫療中心和4家自治區區域醫療中心均已掛牌運營，累計引進570多項新技術、新項目，填補了十餘項廣西技術空白。 當前，廣西縣級公立醫院全部達到服務能力基本標準，縣域內就診率超90%，加快實現「大病不出省，一般病在市縣解決」的目標。廣西籌措資金265.46億元，支持實施統一的城鄉居民基本醫療保險制度，為全區約4300萬參保居民築牢健康防線，城鄉居民基本醫療保險疊加大病保險、醫療救助形成三重保障，有效助力破解老百姓「看病貴」難題。 為守護好「一老一小」，廣西財政廳籌措中央和自治區基本養老保險補助資金433.47億元，確保各地985萬退休人員和城鄉居民基本養老保險待遇按時足額發放；積極籌措資金6.08億元，支持開展經濟困難老年人生活補助、老年助餐等養老服務項目，對符合條件的養老機構給予補貼，養老服務網絡日趨完善。 目前，廣西共有養老機構567個，養老床位21.36萬張，每個縣(市、區)建有1家200張床位以上、以特困失能老年人專業照護為主要功能的公辦養老機構，從基礎保障到專業照護全方位發力解除養老後顧之憂。 值得關注的是，廣西的託育服務活力湧動，上半年新增託位數6316個，每千人口3歲以下嬰幼兒託位數達到4.31個，當前每千人口託位數、人口出生率和自然增長率均高於全國平均水平。即將落地的育兒補貼政策，將進一步提高家庭養育水平，為人口長期均衡發展注入新動能。 為兜牢民生底線，廣西財政廳籌措困難群眾救助資金127.26億元，為全區約282萬低保對象、27萬特困人員的基本生活撐起「保護傘」；持續完善退役軍人服務保障體系，籌措中央和自治區補助資金36.92億元，支持落實撫恤優待、退役安置、就業創業等各項政策，為全區超過20萬名優撫對象送去暖心關懷；籌措殘疾人事業發展補助資金5.2億元，全力支持殘疾人康復、託養照護與就業培訓等政策落實。 此外，廣西財政廳著力促進高質量充分就業，籌措就業資金32.25億元，支持各級人社部門開發公益性崗位2.04萬個，開展補貼性職業技能培訓11.25萬人次，讓勞動者從「能就業」邁向「就好業」，同時及時發放高校畢業生一次性求職創業補貼1.71億元。(完)
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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