年輕幹部培養需「文火慢燉」
2025-10-25 00:08 7,856次浏览8月5日電 據中國人民銀行官方微信消息，為深入貫徹黨的二十屆三中全會精神，落實全國新型工業化推進大會部署，加快金融強國和製造強國建設，近日，中國人民銀行、工業和信息化部、國家發展改革委、財政部、金融監管總局、中國證監會、國家外匯局聯合印發《關於金融支持新型工業化的指導意見》(以下簡稱《意見》)。 《意見》聚焦新型工業化重大戰略任務，以需求牽引深化金融供給側結構性改革，強化產業政策和金融政策協同，為推進新型工業化、加快發展新質生產力提供高質量金融服務，堅持分類施策、有扶有控，推動產業加快邁向中高端，防止「內卷式」競爭。到2027年，支持製造業高端化智能化綠色化發展的金融體系基本成熟，服務適配性有效增強。 《意見》對照新型工業化重點領域，提出針對性支持舉措。優化金融政策工具支持關鍵技術產品和攻關，多渠道為科技成果轉化引入耐心資本，強化產業鏈重點企業綜合金融服務，提升產業科技創新能力和產業鏈供應鏈韌性。發展科技金融、綠色金融、數字金融等五篇大文章，深化基於「數據信用」和「物的信用」的產業鏈金融服務模式，支持傳統產業轉型升級和培育壯大新興產業。健全中西部承接產業轉移有關授信管理機制和金融產品服務，推動金融資源向產業集群聚集和專業化發展，推進貿易結算、資金管理、投融資等一系列跨境金融服務便利化舉措，支持產業合理布局和拓展發展空間，促進做強國內大循環。 《意見》加強金融服務能力和長效機制建設，促進保持製造業合理比重投入。健全金融機構服務製造業的內部機制安排，單列製造業信貸計劃，針對細分行業和企業成長階段特點制定差異化授信政策。雙向培養科技產業金融複合型人才隊伍，鼓勵金融機構打造複合型的金融管理和服務團隊。建立完善跨部門協同推進、政策激勵約束、地方政策配套、風險協同防控等4方面機制，發揮結構性貨幣政策和宏觀信貸政策引導作用，增強金融支持新型工業化的強度精度效度。 下一步，中國人民銀行、工業和信息化部將會同有關部門全力推動《意見》各項舉措落實落地，深化產融合作，完善金融支持新型工業化體系，為加快推進新型工業化提供更有力的金融支撐。
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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