荒灘變果園：西藏米林千畝果園的「甜蜜革命」結碩果
2025-11-07 10:23 5,138次浏览拓崗位、優服務、強指導，系列增量舉措相繼推出—— 助高校畢業生走穩就業路(高校畢業生就業服務在行動) 就業是最基本的民生，就業牽動千家萬戶。黨中央、國務院高度重視高校畢業生就業工作。 開展校企大對接，激發各類經營主體吸納高校畢業生就業的積極性和主動性，加強「清單式」幫扶，提供公益性崗位兜底安置，強化基層就業導向，設立職業生涯諮詢特色工作室……一段時間以來，教育部會同相關部門圍繞擴崗位、優服務、強指導等推出系列增量政策舉措，全力促進高校畢業生高質量充分就業。 做好相關幫扶 築牢就業底線 暑假期間，北京科技大學外國語學院就業專任教師孫雅楠依然持續關注著學生們的就業進展。 孫雅楠給英語專業2025屆畢業生小張打去電話：「最近有一場企業招聘，職位是電子商務，和你挺匹配的。你先了解一下相關信息，想參加的話，等會兒我們通話模擬一次面試。」 聯繫未就業學生，一對一推薦就業崗位；推出暑期「線上公開課」「線上諮詢」等服務，為學生未來職業發展答疑解惑；關注未就業學生的求職狀態，進行心理輔導……「用心用情幫助每個學生，這是我們的職責。」孫雅楠說。 目前，進一步做好離校未就業高校畢業生就業幫扶是重中之重。教育部高校學生司(高校畢業生就業服務司)相關負責人介紹，依託國家大學生就業服務平臺，開展不斷線的線上雙選會；面向社會需求相對不足的相關專業的畢業生，加快推進就業能力提升「雙千」計劃……各地各高校持續做好就業指導，為離校未就業畢業生提供不斷線的就業服務。 針對困難群體畢業生，各地各高校加強「清單式」幫扶，築牢就業底線。 江西中醫藥大學生物醫學工程專業2025屆的小潘，屬於困難群體畢業生。結合學校的兜底保障政策，老師幫助她爭取到校內管理助理崗位，主要職責是協助整理檔案、協調師生事務等。 「管理助理崗位給了我一個緩衝期，不僅有工資，還提供免費住宿，減輕了我的生活負擔。」現在，小潘一邊工作，一邊尋找未來發展方向。 「對難以通過市場化渠道落實畢業去向的困難群體畢業生，我們提供公益性崗位兜底安置，指導高校開發助管、助教等校內崗位。」江西省教育評估監測研究院高校就業指導監測中心主任朱易介紹，截至目前，全省高校已開發校內兜底崗位1100餘個。 溫暖幫扶託舉夢想。據了解，教育部部署高校按在校生規模2‰的比例，開發管理助理、教學助理崗位，聯合舉辦科研助理崗位供需對接暨直播帶崗活動；在財政部支持下，指導地方實施「宏志助航計劃」，完成培訓2025屆畢業生10萬人；會同共青團中央組織高校團幹部、區縣團幹部與困難家庭畢業生「一對一」結對幫扶，累計幫扶7.1萬人。 開發增量崗位 推動校企對接 前不久，吉林省教育廳組織的「百校對百縣」線上招聘會，受到離校未就業學生的廣泛關注。 「500餘家企業參與、提供崗位4000餘個，這場招聘會能直接和用人單位連線溝通，對我很有幫助。」通化師範學院藥物製劑專業2025屆畢業生李欣穎，在招聘會上與一家生物製藥公司成功對接。 李欣穎的順利就業，得益於吉林省實施的「三管三促進」政策，即管行業必須促進就業、管屬地必須促進就業、管生產經營必須促進就業。「這一舉措明確了全省各級行業管理部門、屬地管理主體和其他有關部門促就業的任務分工、職責邊界和協同要求。」吉林省教育廳高校學生處副處長陳雷介紹，目前全省開發增量崗位12.1萬個。 做好高校畢業生就業工作，關鍵是拓渠道、挖崗位。 ——不斷完善穩就業的政策工具箱，及時推出增量儲備政策。 教育部發布促進高校畢業生就業增量政策舉措，推動31個省份和新疆生產建設兵團出臺地方性增量政策或拓崗位落實舉措，結合自身區域定位和重點產業發展需要，將促進畢業生就業與推動本地招才引才工作統籌推進，加大政策配置和資金投入。 ——激發各類經營主體吸納高校畢業生就業的積極性和主動性。 河南將符合穩崗擴崗專項貸款條件的小微企業單戶授信額度提高至5000萬元；江蘇組織5萬名畢業生開展就業見習，對留用率達50%以上的企業按1000元/人的標準進行一次性獎勵補貼…… 「近期，教育部組織開展東中西部校企大對接活動，面向經濟發達地區地級市和就業資源薄弱高校，持續開展校企對接會。同時，指導各地教育部門會同地方人力資源社會保障部門和社會服務機構，在畢業生常住地開展百城職達家門口系列招聘會。」教育部高校學生司(高校畢業生就業服務司)相關負責人介紹，接下來還將在浙江寧波、廣東佛山等地舉辦校企對接會，組織2025屆未就業畢業生參加。 鼓勵投身基層 奔赴廣闊天地 「是留在大城市，還是回到貴州老家？」面臨選擇，哈爾濱工業大學化工與化學學院2025屆畢業生康聰曾有些猶豫。 在瀏覽學校就業網時，康聰發現，學校開設了西部地區專項諮詢室。帶著疑問，他進行了諮詢。「結合我的專業背景、貴州就業崗位供給情況，以及基層治理領域就業的發展前景，老師與我一起制定了求職攻略，讓我更有信心投身基層、建設家鄉。」如今，康聰成為貴州省一名選調生。 「學校建設全國職業生涯諮詢特色工作室，新增西部地區專項諮詢室，受到廣泛好評。」哈爾濱工業大學就業指導中心教師盧浩澤介紹，截至目前，該校超過80%的西部就業畢業生投身國防航天、基層治理等領域。 高校畢業生是黨和國家寶貴的人才資源。據了解，為強化基層就業導向，教育部開展基層就業卓越獎學(教)金推薦和獲獎人物事跡宣傳，引導高校畢業生樹立正確擇業觀、就業觀。同時，教育部會同共青團中央穩步推進「西部計劃」規模擴容；聯合國務院國資委部署開展夏季招聘，重點挖掘基層崗位3萬餘個。 基層天地廣闊，大有可為。 看崗位——內蒙古社區民生工作志願服務計劃招募5000人，擴大「三支一扶」招募規模至3000人，「西部計劃」新招募1000人以上。 看政策——甘肅採取省級財政適當補貼、畢業生與用人單位雙向選擇的方式，支持1萬名未就業普通高校畢業生到基層單位就業，按照每人每月1500元的標準，給予項目人員生活補貼，補貼期限3年。 看舞臺——中國石油大學(華東)每年舉辦赴西部就業出徵儀式，激勵廣大畢業生涵養家國情懷，紮根西部建功立業。 從聆聽學校西部計劃政策宣講會，到參與「蹲苗計劃」主題培訓，西北農林科技大學林產化工專業2025屆畢業生方佳旖，奔向了新疆這片沃土。「在新疆生產建設兵團第八師134團工作兩周了，工作團隊的激情、當地百姓的熱情、國家保障的溫情都讓我更加堅定當初的選擇。」方佳旖表示，要不負青春、踏實肯幹、擔當盡責，在祖國和人民最需要的地方建功立業。 本報記者 丁雅誦
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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