泰國憲法法院裁決佩通坦總理解職 中方回應
2026-01-13 19:43 8,651次浏览莘莊地鐵南廣場，承載著上海西南交通換乘與商業活力的重要節點，正站在發展升級的關鍵風口。TODTOWN天薈南商業體即將揭開面紗，仲盛世界商城煥新升級，梅隴西路-莘朱路道路改造同步推進，三個項目齊頭並進，勾勒出南廣場「雙商圈驅動、交通配套升級」的美好藍圖。然而，集中施工建設帶來的揚塵噪音擾民、居民出行受阻、商戶經營受影響等問題，也成為考驗區域治理能力的「試金石」。今年以來，春申網格陸續收到南廣場施工擾民的投訴。在這場品質提升攻堅戰中，「1+2+8+N」雙核驅動模式，以黨建為紐帶，串聯起各方力量，成為破解難題的「金鑰匙」。第一核：黨建引領聚合力，構建治理共同體南廣場治理面臨「麻花式困局」——施工方的工期壓力、居民的生活需求、商戶的經營訴求、職能部門的規範要求，多方利益訴求相互交織、彼此牽制。要解開這個「治理麻花」，必須打破條塊分割的行政壁壘，構建協同共治新格局。完善夯實「1+2+8+N」力量體系，成為凝聚網格合力的關鍵。為此，春申網格創新推出《群眾需求清單》《文明施工清單》《責任落實清單》。鎮黨委副書記擔任網格長，綜合執法等八大員下沉一線，與商戶代表、社會組織形成治理合力。春申綜合網格「八大員」與居民區聯席會議通過「線上大數據研判+線下實地走訪」雙軌並行的方式，精準把握群眾訴求的「最大公約數」。這套機制將黨組織的政治優勢轉化為看得見、摸得著的治理效能，實現了從「各管一攤」到「共治一域」的轉變。春申綜合網格黨建聯席會議第二核：黨建聯建破壁壘，源頭化解三跨難題春申網格將地鐵南廣場集中施工引發擾民問題列為年度重點攻堅事項，針對跨區域、跨部門、跨主體問題，打造第二個「1+2+8+N」攻堅矩陣，形成了一套行之有效的破壁機制。通過「黨建+項目化」管理，讓每個攻堅任務都有黨組織牽頭、有黨員負責，通過三個轉變實現問題「源頭治理」——推動從「事後處置」到「事前防控」，從「單兵作戰」到「集團攻堅」，從「行政協調」到「契約治理」。南廣場梅隴西路臨時垃圾箱房設置不當，一度影響周邊沿街餐飲商戶經營。春申街區黨支部第一時間召集城建中心、莘天置業及陽光苑居委現場會商，明確臨時垃圾箱房系地鐵上蓋施工導致的原收運點遷移所致。推進溝通中，首套方案因協調複雜、耗時久難解燃眉之急。最終，網格長牽頭搭建城建中心、環衛公司、莘天置業三方對話平臺敲定方案，莘天置業主動擔責，將收運點遷移至天薈商業體地下垃圾分類廂房合併使用，既優化環境又符合規範，並於高溫前完成遷移，徹底解除商戶後顧之憂。街區與居委走訪了解情況雙核驅動雙向奔赴：從「建設擾民」到「共建共享」將黨建聯建的成效轉化為長效治理能力，是南廣場品質提升的核心目標。春申網格以鎮級統籌引領的「1+2+8+N」 力量體系為第一核，提供頂層設計與協同支撐，以網格黨建聯建的攻堅矩陣為第二核，激活治理末梢、破解實際難題，兩級核心同頻共振。通過一系列實打實的舉措，春申網格在轟鳴的施工聲中走出了一條「施工進度不減速、民生保障不斷檔」的雙贏路徑。依託「施工銘牌」信息公開、新媒體傳播、社區宣傳等透明化工作手段，積極推動居民深入了解施工進展情況。同時，緊密結合2大商業體的惠民措施，逐步引導居民從「知情」邁向「理解」進而實現「支持」，最終贏得了絕大多數居民的廣泛支持與理解。自六月份黨建聯建工作開展以來，工程施工在揚塵噪音方面實現「零投訴」。黨建聯建帶來的不僅是問題的解決，更是治理理念的升級——在價值取向上，從單純「追求建設速度」轉變為更加注重「民生溫度」；在治理模式上，從傳統的「政府單方面管理」升級為「多元主體協同共治」；在政企關係上，從簡單的「監管關係」轉變為「夥伴關係」。兩大綜合商業體黨組織積極響應聯建號召，主動履行社會責任：一方面實施道路微更新、停車位改造等硬體提升工程，另一方面開展夏日送清涼、購物優惠等暖心服務。這些舉措既解決了居民的實際困難，又以潤物細無聲的方式增進了商居感情。即將開業的TODTOWN天薈南商業體實景圖商業體周邊道路環境提升效果圖如今的南廣場，建設轟鳴與市井煙火和諧共生。這背後，是「1+2+8+N」雙核驅動模式帶來的深層變革。當黨組織的神經末梢延伸到治理最前沿，當各方力量在黨建引領下找到 「最大公約數」，發展的速度與民生的溫度，在共建共享中實現平衡。
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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