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2025-11-14 11:21 1,263次浏览海口8月5日電 題：港澳青年看「封關」：築夢海南自貿港 記者 王子謙 「參加實習以來，我學習免稅政策，提升銷售技能，更親身感受到海南的開放活力。」說起近一個月來的實習經歷，澳門科技大學博雅學院商學專業學生何耀文感受尤深。 7月7日，2025年海南自貿港「逐浪計劃」港澳大學生暑期實習活動(簡稱「逐浪計劃」)在海口啟動。近一個月來，80名港澳大學生分赴不同崗位實習鍛鍊，也在職場「初體驗」中感知海南自貿港。 海控全球精品免稅城內，何耀文正在向遊客推薦香化產品。作為海南離島免稅政策的重要承載平臺之一，海控全球精品免稅城開業4年來，營業面積從最初的3000平方米擴容至近4萬平方米，入駐品牌數量從145個躍升至600餘個，為消費者提供了更豐富的全球精選商品。 「這裡就像大型商場一樣，各種國際品牌商品琳琅滿目。」何耀文告訴記者，通過實習，他深入了解到離島免稅購物是海南旅遊消費的「金字招牌」，海南推動離島免稅的品牌、品種、價格與國際「三同步」，「免稅店商業運營尤為重要，這是商學專業學生非常好的社會課堂」。 今年12月18日，海南自貿港將啟動全島封關運作。在港澳青年眼中，海南不僅是碧海藍天的度假天堂，更是夢想可丈量的機會之地。 何耀文認為，封關後海南的商業環境將更加開放，免稅產業潛力巨大。他計劃攻讀市場營銷碩士後到海南發展，抓住屬於自己的職業藍海。 香港科技大學化學與能源工程專業研究生顏凱在海南省工程諮詢設計集團有限公司實習，協助同事編制了多個項目的節能報告。通過梳理項目用能情況和實地調研，他關注到海南建設清潔能源島的步伐正在加快，規劃項目將綠色節能低碳作為立項的重要考量。 「我相信封關運作後，清潔能源、綠色低碳將深入到生產生活的方方面面，對相關專業人才也有高需求。」顏凱希望研究生畢業後，將自身所學與海南自貿港能源轉型相結合，在低碳環保產業有所作為。 自2023年「逐浪計劃」實施以來，200名港澳大學生已在海南開展實習和社會實踐，其中超過三成的港澳學生表達了留在海南發展的意願。 「現在越來越多港澳青年到海南創新創業，這裡的人才引進等政策也降低了個人創業的成本及風險。」在海南港澳青年創新創業服務中心實習的香港學生張夢麒說，實習期間她推介海南自貿港的創新創業政策，參與多場創業分享活動，也對海南有了更深的認識。 在張夢麒看來，海南與香港有不同的風土人情，但都有十足的發展活力。「海南自貿港即將封關，不管是創業還是就業，都會為港澳青年提供更多機會。」(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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