臺商組團昆明覓商機：冀以經貿合作促進兩岸交流
2025-12-08 21:46 8,864次浏览昆明8月8日電 (記者 韓帥南)「這次雲臺會以及臺商在雲南的考察活動，都為促進臺灣與雲南的經貿合作搭建了平臺。我們臺商也希望能通過兩岸經貿合作的加強，增進兩岸一家親的感情。」8日，臺商廖振勇接受採訪時如是說。 7日至8日，在第13屆雲臺會舉辦期間，昆明臺商產業園投資考察活動舉行。30位臺商深入位於昆明的雲南滇中新區、滬滇臨港昆明科技城、雲南昆明石林臺灣農民創業園等地考察、尋覓商機。 8月7日，臺商考察滬滇臨港昆明科技城。記者 韓帥南 攝 雲南滇中新區是國務院2015年9月批覆的第15個國家級新區，按產業分類為臨空先進位造業區、航空現代服務業區、未來交通科學城片區。在這裡，臺商細緻了解中關村電子城科技產業園、新材料產業園、生物醫藥產業園等特色園區。 滇中新區優越的空間區位讓不少臺商留下深刻印象，區內不僅有昆明長水國際機場，還連通便利的高速路網、城市骨幹路網及鐵路網。首次到訪雲南的臺商吳勝紘說，透過雲南不斷優化的交通條件，就能看到當地持續向好的發展趨勢。考察結束後，他將留在雲南拜訪客戶，繼續對雲南進行深入了解。 滬滇臨港昆明科技城是滬滇兩地共建的科技園區，分別被上海市和雲南省定位為滬滇產業協作的龍頭項目和示範項目。園區內，正在火熱建設的昆明臺灣青年創業園吸引臺商們的目光。 「我們將致力於為臺灣青年提供創業就業機遇，並為兩岸創業青年牽線搭橋。」昆明臺灣青年創業園負責人、臺商陳啟展介紹。考察現場，多位臺商迫不及待地對陳啟展進行諮詢，洽談合作。 8月8日，臺商了解中醫藥文化。記者 韓帥南 攝 在雲南昆明石林臺灣農民創業園，臺商們了解了這裡的中醫藥產業、康養度假產業等。在臺灣從事大健康行業的洪金灼重點關注了雲南醫藥大健康領域。 「雲南的氣候、資源等條件都非常利於醫藥大健康和文旅產業發展，而這些都與我從事的領域相關。」洪金灼表示，雲南的營商環境也非常吸引他，他正在對相關行業的投資進行評估。 「以前我在臺灣讀到小說《天龍八部》裡對雲南的描寫時就對這裡非常嚮往，這次活動讓我對雲南的投資環境有了更深入的了解。」廖振勇說，他希望能結合自身優勢，通過雲臺會平臺加強臺灣與雲南之間的經貿交流與合作。 第13屆雲臺會由雲南省人民政府和國務院臺灣事務辦公室主辦，吸引來自兩岸的政要、商界精英、專家學者、知名人士等450餘人(其中臺灣嘉賓300餘人)參加。(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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