8月14日央行開展1287億元7天期逆回購操作
2026-01-09 13:33 3,461次浏览城市的核心是人，從「城市角落」變口袋公園、一刻鐘便民生活圈、老舊小區加裝電梯等細節中不難看出，黨員幹部用心用情、勤勤懇懇、嚴謹細緻，用「繡花」功夫，串起一件件民生「小事」，為群眾繡出一朵朵「幸福之花」。描線需嚴謹，嚴謹鑄基石。所謂「繡花」，就是以細緻入微的技法行針描線，工藝繁瑣，一處針腳的錯誤就可能影響最終的圖案。對待民心亦是如此，針腳一疏，就會有民聲遺漏，尺寸一偏，就可能會失之毫釐、謬以千裡。可見，嚴謹是「繡花」的基本功，也是為民服務的度量衡。黨員幹部當養成嚴謹的工作作風，視民聲如指令，視民需如考卷，於政策謀劃之初便深察細研，慮及周全；於措施推行之際審慎周密，反覆校驗。唯有在每一個環節都貫注如臨如履的審慎，方能確保政策的針腳精準落在民生的經緯之上，真正將為民的初心熔鑄為堅實可靠的行動基石。絲線有韌性，韌性顯擔當。治小者不可怠，民生問題刻不容緩，群眾需求不會停歇。政策落地的「最後一公裡」，服務群眾的「最後一米」，都需要黨員幹部用腳步去丈量，用行動去打通。誓言「水過不去、拿命來鋪」的黃大發敢啃硬骨頭，歷時36年帶領村民在峭壁懸崖間開鑿「生命渠」；「燃燈者」鄒碧華盡其一生在司法改革深水區迎難而上，照亮法治進步的航程等等，這些「迎難而上」的姿態，傳遞的是堅持不懈的韌性，勇毅前行的擔當。新時代新徵程，黨員幹部當延續這種韌性，以釘釘子的精神，一錘接著一錘敲、一項接著一項幹，在面對複雜問題時，不退縮、不推諉，迎難而上、披荊斬棘，矢志不渝為人民謀幸福、為民族謀復興。針法重細節，細節見真章。「天下大事，必作於細」，細節是事物發展的關鍵點和突破口，也是量變到質變的基石。獲得民心、順應民心，得在細處用功、小處著力。一盞路燈的明滅、一條盲道的暢阻、一扇窗口的效率，這些看似瑣碎的「針腳」，恰是群眾感知冷暖最直接的「溫度計」。黨員幹部當涵養於無聲處聽驚雷，於細微處察民情的精神境界，以「致廣大而盡精微」的執著，將為民服務的「針腳」繡得綿密、繡得熨帖，讓發展的成果精準滴灌至每個角落、每位居民的心田，真正在城市的經緯線上繡出經得起群眾檢驗、歲月沉澱的「民心錦繡」。（作者：李梓萌）
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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