廣東省新增報告基孔肯雅熱病例數呈現連續下降趨勢
2026-02-05 18:21 5,893次浏览今年是浦東開發開放35周年。一部為浦東獻禮的重磅力作，在2025上海書展開幕前夕問世。8月8日，《浦東新史》首發儀式在浦東圖書館舉行。《浦東新史》由人民文學出版社出版，是著名作家何建明繼《浦東史詩》之後，聚焦浦東、闡釋浦東獨特地位和意義的最新著作。《浦東新史》全景展現了黨的十八大以來浦東在深化改革、擴大開放進程中的嶄新實踐，清晰描繪了浦東從「打地基」的艱苦奮鬥到「蓋高樓」的引領跨越，生動講述了浦東建設者在新時代接續奮鬥的動人故事。新書以50萬字篇幅，著重聚焦「五個中心」建設，解讀這片熱土的華麗蛻變，深入剖析陸家嘴金融城、張江科學城、臨港新片區等重點區域的成長曆程，追蹤自貿區從1.0版到升級版的迭代之路。通過翔實的數據和典型的案例，立體呈現浦東作為中國現代化進程生動樣本的完整風貌。「如果說《浦東史詩》寫的是浦東新區開發開放的創業史，那麼《浦東新史》則是一部反映浦東開發開放尤其是十八大以來的奮鬥史，展現的是中國式現代化的圖景。」何建明表示，從《浦東史詩》開始，他就與浦東結下不解之緣。為創作《浦東新史》，他在8年間走訪了80家單位，採訪204位當事人，對浦東發展的每個板塊進行了「掃描式」的書寫，突出了浦東在新歷史階段的創新創造和高科技及對外開放方面的探索與成果。「我這8年來，80%的時間一直在浦東，與這塊土地同呼吸、共命運，經歷了它潮起潮落的每一個春秋，看著它步步登高。作為一名現實主義作家，我將繼續關注浦東新區發展的每一個細節，書寫它發展的新篇章。」近年來，浦東堅持打造文化高地，全力提升文化軟實力，取得「六個一批」的豐碩成果。原創文化作品，即是「六個一批」當中非常重要的一批。此前，浦東新區已推出了交響樂《浦東交響》、報告文學《浦東史詩》、電視劇《赤熱》、話劇《向延安》《人間正道是滄桑》等一批原創力作，濃墨重彩講好浦東故事。
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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