國家發改委：8月12日國內成品油價格按機制不作調整
2025-11-26 00:36 3,532次浏览長沙晚報8月13日訊(全媒體記者 黃能)推開窗想曬曬太陽，卻發現自家窗外的天井突然被「加蓋」，陽光被擋、通風受阻，甚至還有噪聲幹擾。袁女士就遭遇過這樣的煩惱，多次溝通未果，只得訴至法院……8月13日，長沙市開福區人民法院披露了這起案件，並提醒市民把握處理相鄰關係的「黃金準則」。 鄰居私自搭建影響房屋採光 2018年的某天，袁女士突然發現隔壁鄰居王某在自家窗外的天井處修建房屋並改造成茶室對外營業。袁女士在驚訝之餘，覺得自身權益受到侵犯。這處私自搭建的房屋不僅對其房屋的採光、通風造成影響，晚間還會傳來遊戲機的聲音，幹擾家人正常休息。 袁女士多次與王某溝通，但對方均置之不理，拒不拆除私自搭建的房屋。2022年12月和2023年3月，該小區所屬街道城管辦先後兩次向王某送達《限期整改通知書》，要求自行拆除違法建築，王某仍拒不整改。 袁女士遂將王某起訴至法院，主張判令被告立即自行拆除違法建築，並恢復原狀，同時賠償原告損失60000元。 法院判決鄰居賠償損失 法院經審理認為，本案中，被告私自改造其房屋， 將該套房屋外天井處搭設平臺、加蓋房間，並經街道城管辦認定為違法建築。被告私自改造的行為給原告的生活造成了較大影響，損害了原告的合法權益，原告訴請被告立即自行拆除該違法建築，並恢復原狀，於法有據，予以支持。 考慮到被告的行為給原告生活已造成長期影響， 經原告多次溝通無果，被告應當對原告的損失進行賠償。綜合原告的受損時間及受影響程度，法院酌情認定被告應當賠償原告損失10000元，對原告超出部分的訴請，不予支持。 最終，法院判決被告於判決生效之日起30日內拆除房屋外搭設的違法建築，並將該房屋外側恢復原狀；向原告賠償損失10000元。被告不服，提出上訴，二審法院維持原判，判決已生效。 注意處理相鄰關係的「黃金準則」 法官表示，《中華人民共和國民法典》第二百八十八條規定的「有利生產、方便生活、團結互助、公平合理」原則，是處理相鄰關係的「黃金準則」。 不過，這一「黃金準則」在實踐中需注意權利行使的邊界。不動產權利人對土地、建築物的使用，應以「不損害相鄰方合法權益」為前提。例如，本案中王某搭建構築物不得影響他人採光通風——這並非對私權的限制，而是對「相鄰共同體」利益的平衡。同時，注意容忍義務的合理限度。相鄰方需對輕微幹擾負有容忍義務(如正常生活噪聲、短暫施工影響)，但超出必要範圍的侵害(如長期夜間裝修噪聲達60分貝以上、遮擋窗戶導致室內採光不足2小時/天)，則構成權利濫用。 「相鄰關係本質是『鄰裡共同體』的利益平衡，如果要維權，務必恪守法律邊界。」法官提醒，一要避免「以暴制暴」，發現鄰居侵權時，切勿擅自拆除對方設施或採取報復行為，否則可能因「自力救濟過當」承擔法律責任；二要尊重司法權威，對生效判決應主動履行，拒不執行可能被納入失信被執行人名單，甚至面臨司法拘留；三要倡導和諧理念，日常生活中，安裝防盜網、裝修施工前應主動與鄰居溝通，提前預防糾紛發生，維持鄰裡和睦。
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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