廣州北二環改擴建工程全線首個現澆箱梁澆築完成
2026-03-05 08:16 1,579次浏览鄭州8月5日電 (記者 闞力)近日，河南發布了105個「2025年河南省重大國際合作項目名單」。多位專家4日受訪時認為，此舉系該省主動融入全球經濟格局的積極探索，意在有效連結全球要素資源等方面實現突破。 這份名單3日由河南省發展和改革委員會發布，包括中國河南國際合作集團有限公司(簡稱河南國際)幾內亞港口等項目上榜，涵蓋利用外資、境外投資、國外貸款、中長期外債四個類別，正大(漯河)超級食品工廠等46個利用外資項目，總投資超259億元(人民幣，下同)，坦尚尼亞勘查金礦及石墨礦等22個境外投資項目，中長期外債項目31個，國外貸款項目6個。 近年來，河南持續加速開放步伐。據鄭州海關統計，今年上半年，該省外貿進出口超4125億元。 以河南國際為例，2024年，該企業密集設立境外分支機構，首次實現非洲鋁土礦直供河南，首次開闢新能源業務——幾內亞5號營地光伏項目落地等。 談及河南集中發布一批重大國際合作項目，河南省社會科學院原院長張佔倉4日受訪時表示，這批項目是河南推進「引進來」「走出去」雙向開放、對接國際高標準經貿規則的主要載體，有助於推進該省在有效連結全球要素資源、開闢對接全球通道、融入全球產業鏈供應鏈上實現突破，同時為當地基礎設施建設、產業發展提供了資金支持。 中國商業經濟學會副會長宋向清分析稱，這些項目的實施將在國際物流通道升級、制度型開放先行先試、區域協同深化等三方面產生「乘數效應」，如幾內亞港口項目建成後將形成豫非河海聯運新通道，破解河南電解鋁產業資源瓶頸；正大(漯河)超級食品工廠投產後可提升該省食品產業集群附加值。(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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