從「政策破局」到「產業聚勢」：「拍在吉林」如何重塑東北影視產業新坐標？
2025-10-30 07:48 8,423次浏览今年全國兩會上，習近平總書記勉勵廣大黨員幹部「以求真務實、真抓實幹的作風和遵規守紀、清正廉潔的形象，團結帶領人民群眾不斷開創經濟社會發展新局面」。 讓新風常駐，讓正氣充盈，是人民的期盼，也是時代的重託。 在全黨開展深入貫徹中央八項規定精神學習教育，既是從解決「四風」問題延伸開去，引導廣大黨員幹部改進思想作風、工作作風、領導作風、幹部生活作風，也是推動大家增強定力、養成習慣，以優良作風凝心聚力、幹事創業。 習近平總書記一直高度重視黨的作風建設，經常採用通俗易懂的方式闡釋作風建設之道。《時政微觀察》選取總書記念過的幾副對聯，從中感悟深入貫徹中央八項規定精神學習教育的重要意義。 2004年1月29日，春節後的首個工作日，浙江省委理論學習中心組舉行新年的第一次專題學習。 學習會上，時任浙江省委書記習近平念了自己寫的四副春聯。他說「權且作為我的一點學習心得，與同志們共勉互勵」，並一一作了解釋。 這四副春聯分別是「求客觀實際之真，務執政為民之實」「深化理論武裝求真諦，深入調查研究重實際」「狠抓工作落實動真格，加快浙江發展務實效」「高度關注民生系真情，堅持為民謀利出實招」。 「四副春聯的橫批都是『求真務實』。」習近平說道。 求真務實，既是一種政治品格，也是一種優良作風。從地方到中央，習近平總書記率先垂範，多次勉勵廣大黨員幹部「求真務實、真抓實幹」。 深入貫徹中央八項規定精神學習教育，是習近平總書記親自點題、親自部署的一項重要工作，也是今年黨建工作的一項重點任務。總書記多次就鍥而不捨落實中央八項規定精神提出要求。 △2025年3月19日，習近平總書記在雲南麗江古城考察時，與當地居民親切交流。 在雲貴之行中，他特別叮囑：「各級黨組織要深刻領會黨中央這一決定的重大意義，聚焦主題、簡約務實地組織好學習教育，不要搞形式主義，形式主義本身就是八項規定要反對的。」 在河南考察時，他告誡「不要把寫了多少萬字的學習心得作為學習成績」「講空話、搞作秀，毫無用處」，強調「切實把作風硬要求變成硬措施、讓鐵規矩長出鐵牙齒，確保學有質量、查有力度、改有成效」。 在山西考察時，他要求「要抓緊抓細深入貫徹中央八項規定精神學習教育後續工作，查擺問題要真，整改措施要實，確保取得實效」。 ………… 務實功、出實招、求實效，方能抓鐵有痕、踏石留印。 2011年3月1日，兼任中央黨校校長的習近平在中央黨校春季學期開學典禮上為學員們講授「開學第一課」。在題為《關鍵在於落實》的講話中，他提及一副對聯—— 「上聯是『你開會我開會大家都開會』，下聯是『你發文我發文大家都發文』，橫批是『誰來落實』，這是對『文山會海』的諷刺。」 習近平說，各級領導機關和領導幹部都要下個決心，堅決砍掉那些不必要的會議和文件，從「文山會海」中解脫出來，把精力投到抓落實中。 「文山會海」徒耗精力、檢查考核過多過濫、調研搞形式走過場等，是幹部和群眾反映強烈的具體問題。「上面千條線，下面一根針。」對基層來說，這些都曾讓他們不堪重負。 只有卸掉應減之負，方能勇擔應擔之責。 習近平總書記在地方考察時多次走進鄉村、社區等，關心為基層減負措施落地實效。 在湖南常德港中坪村，他對村部牌子減少表示肯定，強調「黨中央明確要求為基層減負，要堅決整治形式主義、官僚主義問題，精兵簡政，持之以恆把這項工作抓下去」。在重慶看社區報表，他深刻指出「為基層減負要明確權責，不能什麼事都壓給基層」。在湖北鹹寧，他察看牆上張貼的《服務群眾事項清單》，叮囑「要持續為基層減負，讓基層幹部能夠用更多時間和精力來服務群眾」…… 減負，減掉的是形式主義的桎梏，增添的是實幹擔當的精氣神。 △2024年9月24日，工作人員在重慶沙坪垻區井口街道美麗陽光家園社區黨群服務中心為市民服務。 從確定「基層減負年」到印發《整治形式主義為基層減負若干規定》等，黨中央作出一系列決策部署，為基層治理賦能增效。從開展「一網統管」「一表同享」改革到做實鄉鎮(街道)的「吹哨」調度權、考核評價權、人事建議權等，各地區各部門落實具體舉措，促廣大幹部擔當作為。 2013年11月26日，在山東考察的習近平總書記同菏澤市及縣區主要負責同志座談。 座談會上，總書記在談到「抓好黨的建設，打造一支高素質幹部隊伍」時，念了一副對聯—— 「河南內鄉縣一座古縣衙有這麼一副對聯：『得一官不榮，失一官不辱，勿道一官無用，地方全靠一官；穿百姓之衣，吃百姓之飯，莫以百姓可欺，自己也是百姓。』此聯用淺顯的語言揭示了官民關係。封建時代的官吏尚且有這樣的認識，今天我們共產黨人應該比這個境界高得多。」 總書記勉勵大家「真正做到為官一任、造福一方」「多辦順應民意、化解民憂、為民謀利的實事」。 黨的根基在人民、血脈在人民、力量在人民。民心是最大的政治。 中央八項規定抓住了黨同人民群眾關係這個作風建設的核心。在制定中央八項規定之初，習近平總書記語重心長地指出：「我們不舒服一點、不自在一點，老百姓的舒適度就好一點、滿意度就高一點，對我們的感覺就好一點。」 事實正是如此。經過十餘年堅持不懈的努力，中央八項規定讓人民群眾看到了實實在在的成效和變化。八項規定一子落地，作風建設滿盤皆活，黨風政風煥然一新，社風民風持續向好，我們黨以作風建設新氣象贏得了人民群眾衷心擁護。2024年國家統計局社情民意調查顯示，對黨中央帶頭貫徹落實中央八項規定情況表示滿意、總體成效表示肯定的，分別為97.4%、94.9%。 △陝西西安碑林區黃雁社區的工作人員和志願者上門為留守老人提供剪髮服務。 習近平總書記強調：「風清則氣正，氣正則心齊，心齊則事成。」 八項規定，滌蕩風氣、振奮精神、改變中國。鍥而不捨貫徹落實中央八項規定精神，弘揚雷厲風行的作風，激發勇往直前的毅力，我們必能開創事業發展新天地。 《時政微觀察》近期內容>> 時政微觀察丨集中力量辦好自己的事 時政微觀察丨在強軍新徵程上再立新功 時政微觀察丨從「八項工程」感悟習近平的文化情懷 總監製丨閆帥南 王姍姍 監製丨馬麗君 製片人丨興來 寧黎黎 執筆丨張亞楠 來源：央視新聞客戶端
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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