5個國家公園都有了「戶口本」，意味著什麼？
2025-12-09 19:23 6,427次浏览西安8月8日電 (楊英琦)記者8日從中共陝西省委宣傳部、陝西省人民政府新聞辦公室舉辦的新聞發布會上獲悉，該省上半年辦理出口退稅達67.1億元(人民幣，下同)，同比增長9.1%，推動了外貿發展生態持續向好。 圖為新聞發布會現場。楊英琦 攝 「在拓展外貿方面，我們持續打造『稅路通·陝耀絲路』品牌，舉辦了稅收服務赴沙烏地阿拉伯投資主題活動，參與了『13+2』西部陸海新通道跨區域稅務服務團隊建設，幫助企業拓展新興市場。」據國家稅務總局陝西省稅務局黨委委員、副局長藺軒介紹，陝西稅務部門及時跟進新的外貿形式，對外與海關、商務、外匯等部門積極開展協作，對內構建出口退稅服務管理新機制，主動爭取離境退稅「即買即退」等便利化措施在陝落地。 同時，陝西稅務部門致力於優化市場環境，有力促進內外貿一體拓新提質。在提振消費方面，圍繞全力落實資源回收企業「反向開票」政策，企業資格開通率、實際開票率均達100%。主動挖掘新型消費潛力，拓展納稅信用應用場景，聯合文旅部門推出A級納稅人遊、購、行優惠增值服務。通過充分發揮稅收職能作用，促進了消費「質」與「量」的顯著提升，服務了消費市場的健康發展。 據了解，陝西圍繞重點產業鏈，逐條建立「稅鏈長」工作機制，助力創新鏈、產業鏈、人才鏈、資金鍊深度融合，聚力打造「稅鏈推動、眾鏈聚合、賦能創新」的稅收服務高質量發展新模式，著力推動科技成果轉化和產業化。推送「政策適配」「風險預警」「訴求響應」三張清單742萬條(次)，「稅惠到坊」服務延伸到370個園區及孵化基地，第一時間解決重點項目投資涉稅問題，訴求響應率達100%。 此外，陝西加快數位化轉型，推進辦稅繳費便利化改革，持續完善基礎支撐、打通管理鏈條、豐富應用場景，提升稅收服務的數位化、智能化、場景化水平，97%的稅費事項和99%的納稅申報事項實現線上全流程辦理，開具數位化電子發票佔比達95%，位居全國前列，降低了制度性交易成本，以改革創新實效助推營商環境提質升級，有力促進了鏈群建設。(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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