上海國盛（集團）有限公司副總裁陳為接受審查調查
2025-12-01 13:13 7,983次浏览8月11日，東方雨虹董事長李衛國通過公司《東方雨虹月刊》發表署名文章《聞戰則喜》。他在文章中表示，「永不止息的創業激情和永不放棄的奮鬥熱血是我們得以存續至今的根本原因。」 「生命不息，戰鬥不止」——這八個字如戰鼓般擂響，穿透了東方雨虹三十年的創業徵程。它們並非空洞口號，而是深植於企業基因中的精神密碼。 在署名文章中，李衛國強調，「對於一個創業型企業而言，一切皆有可能的商業機會都是催促我們晝夜奔忙的興奮劑；凡是可以開疆拓土的戰機都是點燃徵伐血性的號角。」 聞戰則喜，是東方雨虹刻入骨血的生存姿態。在三十年風雨中，企業直面生存危機，將「千仞壁立」視作攀登階梯。永不止息的創業激情與永不放棄的奮鬥熱血，是支撐其存續壯大的根本動力。每一次市場機遇的捕捉，每一次疆域邊界的開拓，都化作驅動團隊晝夜奔忙的興奮劑，讓「一切皆有可能」成為東方雨虹人血脈中的信條。 枕戈待旦，是東方雨虹穿越周期的戰略定力。當市場硝煙瀰漫、不確定性高企，企業以「迎難而上，劍氣衝南鬥」的精神，將「既定的不可能」轉化為挑戰的目標。這份源自對勝利神聖渴望的緊迫感，鍛造了一支永不滿足、永不卸甲的隊伍。他們深諳，在無聲的商業戰場中，唯有鐵血戰士的擔當與智慧，才能在緊縮環境中劈開新路，將每一次攻堅轉化為價值重構的火種。 鷹擊長空，是東方雨虹對未來的壯闊期許。企業以直面一切困難、接受一切挑戰的勇氣，致力於將每一場「持久戰」轉化為追尋榮光的遠徵。其奮鬥精神指向的，是「百舸爭流」中更為遠大的前程——不囿於一城一池得失，而是著眼於價值重構與行業引領的滔滔長河。 東方雨虹三十年的奮鬥史，實則是將戰鬥精神淬鍊為現代商業力量的史詩。鼓角錚鳴之下，他們以永不熄滅的創業激情，在時間輪轉中刻下責任與勇氣的印記。這奮鬥精神不僅屬於過去和當下，更將在未來商業版圖上，持續激蕩出屬於奮鬥者的時代強音。
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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