認證機構探索註冊審核員「訓聘一體」新模式
2026-03-04 01:22 2,625次浏览記者見面會現場。浙江省委宣傳部供圖 杭州8月4日電(記者 王逸飛)4日，以「協同推進降碳減汙擴綠增長，推動經濟社會發展全面綠色轉型」為主題的2025年「活力中國調研行」浙江主題採訪活動在杭州啟動。 今年是「綠水青山就是金山銀山」理念(下稱「兩山」理念)提出20年。當日舉行的情況介紹會上，浙江多部門就深入踐行「兩山」理念情況進行介紹。綜合來看，持續做好「三件事」，成為「兩山」理念發源地浙江推動經濟社會發展全面綠色轉型的核心打法。 第一件事，是護美綠水青山。 守護好綠水青山需要久久為功。透過「811」這個數字，可以看到浙江在此方面的毅力所在。 2004年10月，聚焦水環境問題，浙江啟動「811」環境汙染整治行動。「8」是浙江八大水系；「11」指全省11個設區市，也指當年浙江省政府劃定的區域性、結構性汙染特別突出的11個省級環保重點監管區。 這由此成為一篇「長期文章」。浙江省生態環境廳副廳長麻勝聰表示，「我們把『811』行動作為生態省建設牽一髮動全身的『龍頭工程』，接續實施5輪『811』系列行動，創新推出『五水共治』、『汙水零直排區』、全域『無廢城市』建設等載體抓手，一體推進治氣、治水、治土、治廢、治塑，實現了由局部環境惡化到全域顯著改善的躍升。」 近20年，浙江地表水省控以上斷面優良水質比例從41.9%提高到98.6%。該省設區城市PM2.5平均濃度從2013年的61微克/立方米下降到26.1微克/立方米，總體環境質量居長三角第一、改善幅度全國領先。 生態保護修復是護美綠水青山的重要手段。浙江省自然資源廳副廳長李家銀介紹，浙江堅持遵循自然之法，全力打造自然解決方案「新典範」。「我們因地制宜，借力自然，輔以必要的人工措施，讓浙江更具自然之美。」 例如麗水市九龍國家溼地公園在2023年臨時關閉賞螢區，為螢火蟲棲息地修復爭取時間。相關部門以格石賓籠護坡、松木樁固堤、階梯堰壩導流，打通水系堵點，搭配補植本土植物，改善螢火蟲的棲息環境。修復工作開展以來，這裡的螢火蟲棲息地恢復近1000平方米，種群數量超100萬隻。 第二件事，是打通轉化通道。 讓「綠水青山」就是「金山銀山」，核心是探索拓寬轉化路徑。 浙江省發展改革委副主任章春華介紹，浙江不斷創新和健全生態產品價值實現機制，培育綠色發展新動能，努力推動生態優勢轉化為經濟優勢。 「我們制、修訂了全國首部省級GEP核算標準，破解綠水青山價值『難度量』的問題，連續多年在30餘個市縣開展GEP核算；支持生態優勢突出地區因地制宜探索生態產業化發展道路，湧現了麗水山耕、安吉白茶等一大批生態富民產業『金名片』；健全綠色金融機制，創新『生態信用貸』『生態抵質押貸』等金融產品，例如麗水市針對水電站、供水企業等發放『取水貸』超100億元，綠水青山的價值愈發被市場認可。」章春華說。 浙江淳安千島湖畔的茶園。浙江省農業農村廳供圖 農村是實現共同富裕的主戰場。在浙江的鄉村，讓「綠水青山」能夠轉化為「金山銀山」的路徑也越來越多。 浙江省農業農村廳副廳長、一級巡視員徐燕峰介紹，浙江好山好水孕育了豐富且優質的「土特產」。「我們做深『精品』文章，實施鄉村『土特產富』全產業鏈優質優價工程，立足主導產業和特色優勢產業，建成單條超10億元『土特產』全產業鏈126條、總產值3216億元。『土特產』全產業鏈吸納從業人員470萬人、年平均收入5.1萬元。」 第三件事，是做大「金山銀山」。 近20年，浙江持續開展製造業「騰籠換鳥、鳳凰涅槃」攻堅行動，大力發展清潔能源、先進位造業，培育壯大綠色低碳產業。 在浙江工業強縣長興縣，當地先後開展兩輪整治提升，推動鉛蓄電池行業向新能源電池轉型升級。通過重組整合，該縣相關企業數量從175家減少到16家，產值卻增加14倍，並湧現出兩家產值超千億元的上市公司。 在產業發展維度，浙江圍繞新能源、高端裝備、生物醫藥等重點領域，做大做強優勢產業，目前已形成寧波前灣新區智能汽車產業平臺、紹興上虞先進高分子材料產業平臺等千億元級綠色低碳產業集群。 做大「金山銀山」，該省也在不斷放大「人」這一核心要素的作用。 義烏市李祖村曾被稱為「三無村」——無山水資源、無名人資源、無產業資源。後來，該村在改善村容村貌的基礎上，著力打造面向年輕人的「眾創鄉村」。李祖村鄉村運營職業經理人金靖介紹，「村子已吸引271名農創客，創客業態達73家，2024年銷售總額超7000萬元，幫助李祖村的年遊客量突破百萬人次。」 浙江於2021年啟動實施「十萬農創客培育工程」，截至今年6月已累計培育農創客8.9萬名。這股農村「新勢力」，如今已是該省做大鄉村「金山銀山」的重要動力源。(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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