東方網記者王泳婷8月11日報導:「沒想到『個轉企』業務辦理這麼方便,把困擾我的問題解決啦,真是幫我大忙了!」近日,位於上海長寧的泰老伊餐飲店老闆朱先生拿著嶄新的企業營業執照和公章,對長寧區市場監管局的高效服務讚不絕口。作為上海市「個轉企一件事」集成化服務的首位體驗者,他僅用2小時就完成了從個體工商戶到企業的轉型。據悉,上海市市場監管局近期正式推出「個轉企一件事」集成化服務,打破傳統「先註銷個體執照再新設企業」的轉型壁壘。長寧區市場監管局積極響應政策部署,迅速落地服務機制,成功為朱先生核發全市首張個體工商戶直接轉型企業的營業執照。此前,隨著店鋪業務不斷發展壯大,朱先生曾到轄區市場監管所窗口諮詢轉型事宜,擔心繁瑣的註銷、新設流程會影響經營銜接。讓他驚喜的是,工作人員告知「個轉企」新政策已正式施行,個體工商戶無需註銷原執照即可直接升級為企業。接到朱先生的轉型需求後,長寧區市場監管所立即聯動局註冊科啟動「個轉企」科所聯動服務機制。工作人員為朱先生提供一對一政策解讀,耐心指導線上申報操作,全程幫辦各類手續。得益於流程再造和數據互通的支撐,從提交申請到領取個人獨資企業營業執照及公章,整個過程僅耗時2小時。據介紹,「個轉企」指的是個體工商戶轉型為企業(包括有限責任公司、合夥企業、個人獨資企業),無需先註銷再新設,可直接申請變更登記。轉型後企業可保留原個體工商戶的統一社會信用代碼及成立日期等信息,其業務經營、客戶關係、合同履行可實現無縫銜接,品牌字號及價值得以保留,相關行政許可也可延續。下一步,長寧區市場監管局將結合《個體工商戶登記管理規定》,積極推進「個轉企」便利化政策落地,持續提升服務質效,對有意向轉型為企業的個體工商戶提供全程精準幫辦服務,激發經營主體創業熱情,助力區域經濟高質量發展。(長寧區市場監管局供圖)
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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