徐匯警方多管齊下，迎接「開學大考」！
2025-10-24 05:23 9,286次浏览如何根據學科發展和專業建設的情況，協同推進涉外法治人才教育教學和科學研究？7月6日至24日期間，上海政法學院通過法治中國大調研項目在涉外法治學科優勢和人才培養模式開展了積極探索。今年法治中國大調研的主題是外商投資法實施評估，對《外商投資法》及相關法規政策的實施效果做了專題調研，學校黨政領導帶隊在到全國14個省市近30個城市的法院、商務部門、市場監管部門、外商投資企業協會、律協協會、外商企業開展專題調研。校黨委書記葛衛華領隊西南組赴貴陽、重慶、成都三地，先後走訪近10家法院、律協、外商投資企業協會及政府職能部門，通過座談交流、實地考察等形式搜集經驗做法、典型案例、實施難點。葛衛華表示，「法治中國大調研」體現了上政人用雙腳丈量法治中國的堅實歷程、把論文寫在祖國大地上的精神追求，希望通過調研實踐，進一步培養學生的家國情懷，助力法治中國建設。校黨委副書記、校長劉曉紅帶領調研組，赴福建省廈門市、泉州市開展實地調研。她表示，通過此次調研，系統了解廈門市及泉州市圍繞《外商投資法》施行五周年採取的創新舉措及實踐經驗，通過「取經」「問路」，為推進法治中國建設貢獻高校力量。據悉，法治中國大調研項目是上海政法學院於2023年起自主創立的高水平社會實踐項目，旨在搭建法治人才培養和科學研究的實踐平臺。今年共有130餘名師生參與調研項目。參加調研的本科生和研究生完成調研報告任務後，可獲得實踐類課程學分。通過實地調研，師生深入了解地方法院、政府部門和協會等的創新做法和典型案例，不僅為學生的職業發展提供了進階的平臺，而且為教師的科研提供了良好的契機。參與調研項目的本科生馬晨表示，儘管在一家集中管轄商事案件的基層法院實習過，但通過在廣州、珠海、深圳三家中級法院與法官們的座談，深切體會到粵港澳大灣區法院的敬業精神、創新擔當、奉獻情懷，「法官們用實踐的案例講述司法實踐，讓我們以後選擇法院作為就業方向更多了一份力量」。研究生湛瑾通過參加律師協會的座談，切身感受到律師在外商投資法落地的「最後一公裡」的作用，將立法轉化為可感知的公共法律服務。尤其是四川、重慶律協設立的「跨境投資一站式工作站」，通過中英雙語編制合規指引，把政策拆解成可供企業實際操作的「流程圖」，更好的為讓外商投資企業提供法律服務。「法律共同體的發展是法治化營商環境建設的重要推動力量，這為我今後的職業選擇具有直接的觸動和影響。」首席專家吳永輝教授表示，《外商投資法》實施五周年以來，在保護促進和服務保障外商投資、優化國際化營商環境等起到了重要作用。實地調研初步顯示，外商投資領域國民待遇基本上能全方位落實，競爭性的地方性承諾和優惠措施對於招徠外商和維穩外資起到 了較為明顯的效應，尤其是一些地市因地制宜制定的「以文招商」「以商引商」「一站式外商督導員」等放管服措施有力保證了國際投資下行中的逆市上揚。當然，作為外商投資領域最重要的基本法，《外商投資法》整體上較為原則和抽象，實施過程中存在部分條款與地方實際操作銜接不夠順暢等，需要進一步細化可操作性規則和落實配套性規則。本次調研活動深入法治實踐最前沿，是一次生動的「行走中的課堂」，也是上海政法學院踐行「立足政法、服務上海、面向全國、放眼世界」辦學理念的生動體現。調研組通過實地調研與探討交流探索法治中國高質量發展密碼，助力服務國家戰略和法治實踐。
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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