香港7月進出口貨值均錄得同比雙位數增長
2025-11-09 16:03 8,634次浏览無錫8月10日電 (孫權 唐娟)8月8日至10日，以「愛國奮鬥·智創未來」為主題的2025太湖人才發展大會在江蘇無錫舉行。3天時間裡，此間接連舉辦10場子活動，持續擦亮「無比愛才，錫望您來」的城市引才品牌。 2025太湖人才發展大會開幕式上，專家學者認領「士林」桃樹。無錫市委人才辦供圖 地處長三角核心區的無錫經濟總量穩居全國前列、產業實力雄厚，是中國民族工商業發源地之一。一直以來，該市以「得人」為「興市」之本，實施人才強市戰略，致力打造人才集聚區；以政策為牽引，發布「強智聚才」工程實施方案及領軍團隊和人才、優秀青年人才等16個配套辦法，統籌推進教育、科技、人才發展。 值得一提的是，在各地「搶人」的混戰中，無錫跳出政策比拼的窠臼，用美食、萌物、生活禮遇編織出一張「甜蜜網絡」，於細微處體現「人才友好」的氛圍、用「有點甜」的獨特配方賺足年輕人的目光，成為引才賽道的亮眼存在。 太湖人才發展大會外場，無錫本地的文創產品集中展示。無錫市委人才辦供圖 此前，無錫帶著醬排骨、玉蘭餅等20多道地方美食走進北京大學、清華大學等高校，通過學子的朋友圈完成「無錫味道」的軟植入；在高考季為考生送上「糕粽」玩偶，寓意「高中」；在畢業季設美食市集，把城市溫度藏進年輕人的關鍵人生節點，讓味蕾記憶轉化為情感認同。 喝奶茶有優惠、購物有滿減、看電影可打折……在生活禮遇方面，無錫向人才發放的「小甜券」頗有趣味。憑藉這些「小甜券」，來無錫的青年人才「周周有券領，月月有優惠」。 目前，無錫已聯合700多家商戶打造「人才友好型商戶」，讓「小甜券」成為連接城市與人才的甜蜜紐帶。下階段，無錫還將繪製「人才友好消費地圖」，讓人才到此即可按圖檢索，處處都能刷出驚喜。 「甜」，已然成為無錫最鮮明、最具辨識度的城市名片。無錫市委人才辦供圖 無錫的「甜」並非空中樓閣。2025太湖人才發展大會開幕式上，無錫就以一系列硬核舉措和創新服務，向人才遞出橄欖枝，讓各類人才到此創新創業更安心、工作生活更舒心、發展成就更稱心。 比如，現場發布的無錫人才工作「總入口」中，人才招聘「總入口」可通過AI技術，實現來無錫的人才與崗位精準匹配；人才服務「總入口」聚焦人才關心的「關鍵小事」、打造全天候「線上管家」；人才宜居「總入口」能讓人才公寓、青年驛站、購租房補貼等宜居信息觸手可及。 從舌尖的鮮甜到心尖的暖意、從萌物的治癒到政策的紮實，以「甜」為鑰，無錫這座「地表第二強地級市」證明，比起「我有多好」，「你懂不懂我」才是更高明的引才密碼。據悉，截至今年6月，無錫全市人才總量達230萬人、高層次人才達19.2萬人、高技能人才達58.68萬人。(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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