聲橋—中歐藝術交流音樂會在德國法蘭克福舉行
2025-10-28 23:20 6,175次浏览烏魯木齊8月11日電 題：新疆檢察官多種語言接訪 「暖心」「入心」更「聚心」 記者 張素 從8月4日算起，新疆維吾爾自治區烏魯木齊市人民檢察院第十檢察部三級高級檢察官阿里木·木沙一周內在12309檢察服務中心窗口接待了24名來訪群眾。 「其中有維吾爾族6人，有哈薩克族2人，其餘是漢族。」阿里木記得很清楚，因為他要分別使用相應的民族語言與其溝通交流。 8月8日，烏魯木齊市人民檢察院第十檢察部三級高級檢察官阿里木·木沙在新疆烏魯木齊接受記者採訪。記者 易海菲 攝 今年是阿里木從事檢察工作的第35個年頭。兩年前，熟練掌握漢語、維吾爾語、哈薩克語、柯爾克孜語的他，經過崗位調整來到接待窗口，迄今累計接訪逾千人次。 阿里木發現，對於一些表達能力不強的少數民族群眾而言，使用本民族語言便於他們更快說清基本訴求。 新疆自古以來就是多民族聚居地區，目前共生活著56個民族。新疆維吾爾自治區烏魯木齊市人民檢察院相關負責人說，憲法規定各民族公民都有用本民族語言文字進行訴訟的權利，這在新疆落到了實處。 使用多種語言接訪，既是司法為民的暖心之措，也是依法保障各族群眾訴訟權利的應有之義，同時還推動法律知識、法治精神更加深入人心。 阿里木說，大多數來反映問題的群眾在得到回覆後都能心平氣和，也有極個別者情緒比較激動，去年夏天他就在接待窗口遇到一位言辭激烈的維吾爾族老婆婆。 「我就用維吾爾語慢慢安撫她，然後一步步給她分析情況、釋法說理，不僅打開了她的『心結』，也讓她對於案件及相關法律法規有了更清晰的認識。」阿里木說。 法潤民心，引導各族群眾增強國家意識、公民意識、法治意識，也可夯實鑄牢中華民族共同體意識的法治基礎。 烏魯木齊市人民檢察院相關負責人表示，持續推進鑄牢中華民族共同體意識法治基礎的檢察實踐，是新時代新徵程民族地區檢察工作的重要內容。當前，新疆檢察機關持續推進檢察信訪工作法治化，加強以案釋法和法治宣傳，全力做好各族群眾可感受、能體驗、得實惠的檢察為民實事。 「民族團結是新疆各族人民的生命線。」自幼生長於多民族社區的阿里木深有感觸地說，語言相通促進心靈相通，廣泛交往促進交流交融，「我們就像石榴籽一樣緊緊擁抱在一起，共同為美好生活努力奮鬥。」 如今，阿里木有了幾個「徒弟」，比如一同值守接待窗口的維吾爾族小夥阿不都沙拉木、哈薩克族姑娘巴黑拉西。遇到不同民族的來訪群眾，師徒之間密切配合，為當事人排憂解難，取得良好效果。 阿里木希望這些年輕人以更強的緊迫感增強綜合能力、提高業務水平，早日挑起多種語言接訪的重任，讓這項解民憂、聚民心的工作行穩致遠。(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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