「兩高」發典型案例：金店老闆配合電詐人員轉移贓款獲刑
2026-02-17 17:50 6,592次浏览上海8月4日電(範宇斌)2025年是上海海外聯誼會成立40周年。8月4日，中國新聞社上海分社、上海海外聯誼會共同發起「我和上海的故事」徵文活動，邀請上海海外聯誼會全體成員用文字或影像為這幅波瀾壯闊的歷史畫卷添上自己的一筆。 時光荏苒，上海海外聯誼會即將迎來40歲的生日。這是一個飽含深情與榮耀的裡程碑，承載著上海海外聯誼會每位成員的珍貴回憶與夢想。 從創會之初的意氣風發到浦東開發中的堅定身影，從助力世博的熱忱奉獻到服務上海高質量發展的壯闊豪情，40年來，上海海外聯誼會的每一步成長都離不開每位成員的智慧與奉獻。那些激蕩於心的故事、那些不可磨滅的集體記憶，再次回憶起來仍是對崢嶸歲月最好的「定格」。 本次徵文內容為用文字記錄奮鬥的足跡：徵文撰稿人在上海海外聯誼會期間參與上海建設、開展海內外交流、促進祖國和平統一等方面的難忘瞬間與心路歷程；成長的感悟：上海海外聯誼會如何成為結識朋友、提升自我、發展事業、實現人生價值的舞臺；未來的期冀：對上海海外聯誼會未來發展的真知灼見與美好祝福。 此外，如徵文撰稿人有參與上海海外聯誼會早期會議、重大活動、對外交流的合影或工作照等影像資料，以及相關紀念品、信函、證書、出版物等，請拍照發到指定郵箱。這些珍貴的資料將有機會作為文章配圖，讓故事更加生動、豐滿。 本次徵文時間為2025年8月4日至9月15日(以電子郵件接收日期為準)，徵文對象為上海海外聯誼會全體成員，徵文體裁不限、題目自擬，字數以800字至1000字為宜。徵文稿件(Word或PDF格式)以及老照片、老物件的電子圖片，請以附件形式發送至郵箱shanghai@chinanews.com.cn(郵件標題請註明「上海海聯會40周年徵文」字樣)。來稿須為原創未公開發表的作品，文責自負。來稿請在文末註明姓名、上海海外聯誼會成員身份、工作單位及職務、聯繫方式和地址。 據悉，徵文作品將擇優在「上海」電腦端及手機端、上海海外聯誼會微信公眾號上推出。(完)
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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