【中外對話】中歐應在全球變局中尋找共同利益與合作新機遇
2026-02-06 00:25 9,713次浏览當前，正值「七下八上」防汛關鍵期，面對「高溫+暴雨」雙重挑戰，保障電力系統安全穩定運行和電力可靠供應至關重要。 「今年夏天，多地電力負荷屢創新高，高溫和強降雨疊加會增加設備故障風險，影響電力系統安全穩定運行。」華北電力大學電氣與電子工程學院教授艾欣在接受記者採訪時表示，要增強能源供應能力，確保煤炭、天然氣等燃料充足，各類支撐調節性電源盡開，提前制定極端天氣應急保障措施。 在河北，面對風、光等可再生能源發電具有間歇性等問題和不斷攀升的用電負荷，當地提前部署，制定了詳盡的迎峰度夏能源保供工作方案，從風險防控到資源調配，探索了一套上下一體的閉環管理運維系統。 在湖南，水電、火電、風電機組高效運行，光伏板廣泛分布，形成了「水電蓄能、火電穩供、新能源添力、外電入湘」的多維布局，構建起「水火風光氣」協同發力的能源保供體系。 火力發電運行平穩，受環境、氣候等不利因素影響較小，煤炭在能源保供中扮演著「壓艙石」和「穩定器」的角色。 安徽淮南是華東地區規模較大的能源基地，數百米深井下，採煤機正從煤壁開採出滾滾「烏金」；不遠處的潘集電廠，4臺66萬千瓦燃煤發電機組「火力全開」保障供電。 黃驊港是西煤東運南煤北運海上運輸的重要港口，船船「烏金」在這裡裝卸。據了解，7月該港完成煤炭進港1976.1萬噸，同比增長20%；完成煤炭裝船1942萬噸，同比增長16.5%，保障了迎峰度夏期間電煤供應。 「迎峰度夏以來，全國統調電廠煤炭庫存持續保持在2億噸以上，可用天數超過30天。」國家能源局相關負責人表示，近期，煤炭中長期合同價格和現貨價格均有不同程度回落，有效降低用能成本。 「今年迎峰度夏期間，電力區域供應不平衡的現象仍然存在，跨省輸電是解決該問題的有效手段。」艾欣表示，跨省輸電需求增加，優化電網結構至關重要，要推進電網智能化建設，增強電網「彈性」和自適應能力。 「保障能源供應可以避免停電等造成經濟損失，從而保證經濟社會穩定運行。在高溫天氣下，居民用電負荷佔比巨大，保障電力供應可以保障民生，同時也是檢驗能源體系韌性的重要指標。」艾欣說。 國家能源局有關負責人表示，將密切關注天氣變化和電力供需形勢，指導各地和電力企業充分做好機組穩發滿發、跨省跨區電力餘缺互濟，及時協調解決出現的問題，保障人民群眾清涼度夏用電需要，全力服務支撐經濟社會高質量發展。 人民網記者 王紹紹
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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