90多名香港青少年入川交流「真切感受到中華文化的深厚底蘊」
2025-12-09 10:40 2,726次浏览海口8月13日電 (張茜翼 潘越韓)《海南自由貿易港促進民營經濟發展若干規定》(簡稱《若干規定》)近日施行。《若干規定》是自《中華人民共和國民營經濟促進法》公布以後出臺的全國首部關於民營經濟發展的地方性法規，為海南民營企業搶抓封關機遇、應對開放挑戰提供法治護航。 8月13日，「海南自貿港政策解讀」系列主題新聞發布會——《海南自由貿易港促進民營經濟發展若干規定》專場在海口舉行，對《若干規定》進行解讀。 截至2025年6月底，海南省實有民營經營主體360.44萬戶，佔全省經營主體的97.54%，其中，民營企業93.72萬戶。 據介紹，《若干規定》採取「小切口」立法形式，聚焦民營經濟發展重點難點問題，高位謀劃法律規則頂層設計，把競爭中性原則作為立法起草的核心原則，突出制度集成創新，為更好發揮民營經濟在海南自貿港建設中的生力軍作用提供堅實法治支撐。 從內容看，《若干規定》呈現諸多立法創新點，特別是針對民營經濟發展中面臨的公平競爭、投資融資、科技創新、服務保障、權益保護以及民營經濟自身發展存在的問題和薄弱環節，充分吸收實踐經驗，給出務實舉措。 在保障公平競爭方面，《若干規定》對平等準入、平等使用各類生產要素和公共服務資源、平等適用國家和海南自貿港政策等作出規定，並對不得設定準入障礙、不得在公共資源交易活動中限制或者排斥民營經濟組織作出細化規定。 在強化海南自貿港政策賦能方面，《若干規定》支持民營經濟組織依法參與四大主導產業發展，依法參與重點項目建設和海南自貿港放寬市場準入特別措施領域的項目建設，保障民營經濟組織依法平等享受所得稅優惠、「零關稅」、加工增值貨物內銷免徵關稅等海南自貿港政策。 《若干規定》還明確，優化政務服務，從政企溝通、投訴舉報處理、包容審慎監管、信用修復、市場風險監測、幫扶紓困、應急轉貸等方面系統構建政府服務民營經濟發展機制。 海南省工商業聯合會專職副主席林峰表示，海南省工商聯將充分發揮橋梁紐帶作用，在推動涉企惠企政策落實落細、助力民營企業依法維護合法權益、推動構建親清政商關係、持續深化推進所屬商會改革等方面下功夫，引導廣大民營企業家更加主動融入自貿港建設大局。 《若干規定》涵蓋多項金融支持措施。中共海南省委金融委員會辦公室副主任盧巍稱，海南將持續開展金融助力民營經濟發展壯大專項行動，引導金融機構「一視同仁」對待各類所有制企業，同時進一步暢通和拓寬民營經濟組織融資渠道，提升民營經濟組織融資便利性。 《若干規定》中還提到「推進符合條件的民營經濟組織免予申報直接享受相關政策，推動涉民營經濟組織資金直達快享」。據海南省工業和信息化廳總工程師黃家林介紹，「海易兌」系統是海南省統一的惠企政策兌現服務系統，下一步將強化AI技術應用賦能，最大程度精簡填報數據，持續優化智能匹配、精準服務能力，推動惠企政策兌現服務從「人工申報」向「數據直達」智能化方式轉變。(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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