廣西提速多條通粵鐵路建設 柳梧鐵路平南北站主體結構封頂
2026-02-05 23:37 9,543次浏览日前，普陀區政務服務中心迎來一群特殊的「小小觀察員」——新就業形態勞動者子女。今年的政府開放月，區委社會工作部會同區市場監管局、區城運中心聯合全家便利店及長寧美校，共同策劃了一場「暖新童行·小小觀察員之旅」活動，邀請網約配送員等新就業形態勞動者家庭走進政務大廳，感受城市脈動。市場監管小課堂護航安全成長「超市的零食包裝上，生產日期和保質期藏在哪裡？」「路邊攤的烤腸為什麼不能隨便吃？」「乘坐電梯時，哪些行為是危險的？」普陀區市場監管局的幹部化身老師，用一連串的互動問題點燃了現場氣氛。在輕鬆愉快的互動中，食品安全與特種設備安全的知識悄然植入孩子們的心田，不僅播撒了健康飲食、珍惜糧食的種子，更為他們的成長築起了一道安全防線。小小觀察員體驗城市運轉的「第一現場」孩子們來到全家便利店，化身「一日店員」，分組體驗清潔打掃、整理貨架、掃碼收銀、打包外賣等工作。「今天帶孩子來參加活動，讓她體驗店員的工作，了解我每天的工作環境，也讓她感受到了勞動的快樂和責任。」帶著孩子參加活動的全家便利店店員汪燕道出了心聲。孩子們稚嫩的小手觸摸到的，不僅是商品與服務流程，更是父母們日復一日維繫城市便利運轉的辛勞與價值。走進「智慧大廳」感受高效便捷的政務服務穿過便利店的煙火氣，孩子們步入普陀區政務服務中心的大廳。在工作人員引導下，父母帶著孩子們在「一網通辦」自助區、政務智能辦窗口、政務公開服務區盡情體驗，直觀感受規範化、標準化的政務服務大廳，和親切的「普小二」們進行互動，近距離體驗「普小二」的貼心服務。順豐騎手王敏在活動後感慨道：「很開心帶孩子來參加活動，讓孩子更加理解我的工作內容。今天還參觀了普陀區政務服務中心，感受到了政府辦事的高效。」畫筆繪暖意讓城市溫度「袋袋」相傳在美術老師的指導下，孩子們將對普陀街巷的溫暖記憶、對父母奔波身影的敬意、對便利店點滴美好的感知，傾注於畫筆。一幅幅充滿童真的畫作躍然帆布袋上，成為隨身攜帶的「溫暖印記」。「我畫的是外賣員叔叔，他們工作辛苦，我想謝謝他們。」鹹元卿小朋友用稚嫩的話語，道出了畫作背後的純真心意。一次開放體驗，映照城市溫情。此次「小小觀察員之旅」是普陀區關心關愛新就業形態勞動者、社區工作者及其家庭的生動實踐。區市場監管局表示，藉助政府開放月契機舉辦此次活動，既增進網約配送員等新就業形態勞動者的子女對父母職業的理解，又為新就業群體家庭推開一扇融入城市肌理的溫情窗口、為社區工作者注入能量，更是一次直觀展現政務服務開放與透明的契機。
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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