C財經｜美關稅政策負面效應持續顯現：市場擔憂 企業承壓 盟友抱怨
2025-12-09 23:56 1,386次浏览城市，是人民美好生活的容器，也是時代發展的見證者。當海河之濱的天津以「津一・PARK」的工業遺存新地標迎接上合峰會，當五大道的青磚灰瓦與智能燈光投影交相輝映，這座城市正以民生為本、產業為翼、文化為魂的更新邏輯，在高質量發展的賽道上跑出加速度。它順應人民群眾對高品質生活的期待，讓城市更新的步伐不斷與民生同頻、與產業共振、與文化共生。 城市更新的核心，是讓「人」成為空間的主人。在一些小區，居民代表全程參與設計研討，將「人車分流」「健身區隔離」等訴求轉化為實景改造。曾經人車混行的老舊社區，如今彩色圍欄圈出獨立健身區，兒童滑梯與健身器材「比鄰而居」，居民們感慨：「以前搬著板凳曬太陽，現在下樓就能『選座』。」這種「居民點單、政府接單」的模式，讓改造資金精準落在群眾心坎上。 從「住有所居」到「住有優居」，天津啟動多個城市更新項目，惠及廣大居民，用「繡花功夫」織就民生幸福網。 產業升級是城市更新的「發動機」。天津第一工具機總廠舊址的蝶變堪稱典範：曾經的鏽跡斑斑已化作「津一・PARK」的玻璃幕牆，智能科技、工業設計等新業態在此集聚，成為京津冀工業遺存改造的標杆。這種「工業鏽帶」向「創新秀場」的轉變，正是天津「盤活存量、培育增量」戰略的生動註腳。在鬱江新裡，低效廠房變身文化藝術綜合體，通過文商旅融合打造「天津活力新社交中心」。有的片區規劃建設產業園區，未來將通過招商反哺老舊小區改造，形成「以產促城、以城興產」的良性循環。天津城市更新項目不斷吸引社會投資，新增就業崗位，印證了「更新即發展」的硬道理。 而文化賦能，正書寫國際交往新篇。當世紀鐘的智能燈光投影在海河上勾勒出漕運歷史畫卷，當五大道的洋樓裡飄出多語種導覽的聲音，天津正以文化自信擁抱世界。上合峰會前夕，這座城市完成了一場「內外兼修」的蛻變：新能源清掃車讓街道一塵不染，200人多語種志願服務隊在景區提供非遺翻譯，海河沿岸的「橋邊音樂匯」將津派文化與現代藝術完美融合。當文化傳承與國際表達在此交織，以文化賦能的城市更新，既留住了鄉愁，更贏得了尊重。 從治理創新到跨區域合作的機制突破，從「人民城市人民建」的生動實踐到城市發展的戰略眼光，天津的城市更新之路，始終貫穿著「以人民為中心」的發展理念。當各國友人齊聚海河之濱，他們看到的不僅是整潔的市容、璀璨的夜景，更是一座城市對民生的堅守、對發展的擔當、對文明的傳承。這種「津」非昔比的蝶變，正是新時代中國城市高質量發展的縮影——以民生為筆，以更新為墨，在歷史與未來的交織中，書寫屬於人民的永恆篇章。 (好評中國系列評論欄目由中國網際網路發展基金會中國正能量網絡傳播專項基金資助支持) 來源：紅網 作者：何竹梅
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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