廣西憑祥舉辦中越邊關旅遊節 打造「AI+邊關旅遊」新業態
2025-11-03 18:51 7,149次浏览近日，鄭州鐵路職業技術學院單招計劃擬招收本科生135人，且過去幾年中，相關專業的招生規模在逐年增加，引發社會對「本轉專」現象的關注。 這一現象並非個例，廣東、山東、湖北等地的多所專科院校也開設了面向本科生的技師班。有人稱，這種模式是培養「學歷+技能」兩條腿走路的「π」型人才；有學生笑言「『π』型人才撒開腿就能跑，跑得還更快」。從追求一紙文憑，到鑽研一門技術，看似與眾不同的選擇，能否成為轉換賽道的新路徑？新華每日電訊記者走進已經實踐多年的青島市技師學院一探究竟。 換個「解題」思路 2009年，青島市技師學院開設大學生技師班，截至2024年，已有1449名專科及以上畢業生來到這裡學技術。面對家人的不解、朋友的質疑，他們簡短有力地回應，「千金在手，不如一技傍身」。 在青島市技師學院大學生技師班的實訓車間，畢業生袁靖的故事流傳了10多年。2009年，他從某重點高校電子科學與技術專業本科畢業，嘗試過很多工作，但都覺得幹起來「後勁不足」，「總感覺自己理論足，技術缺，手裡沒有『金剛鑽』」。 2014年，袁靖進入青島市技師學院大學生技師班機電一體化專業，當時身邊人不理解為何要「回爐」讀專科，他一遍遍解釋「並非頭腦發熱」，這是「深造」而非「倒退」，「收回拳頭，是為了更有力地打出去。本科教會我分析原理，技校教會我解決問題，兩者一結合，就更具備就業競爭力了」。 學成畢業後，袁靖去了蘇州一家機電設備企業工作，不到半年就成為技術主管，後來又升為技術銷售總監。聊起這段經歷，他很感激：「怎麼會難為情？我很感謝技校教會我本領，同時磨鍊了心性。」 如果說學歷是一塊敲門磚，那麼掌握一門過硬的手藝，是實現自我價值必不可少的工具。在行業發展日新月異的當下，一些學子承受就業壓力，陷入自我懷疑和迷茫焦慮，而承擔著培養高素質技能人才重任的技工院校正敞開懷抱，為他們提供另一條成才路徑，創造另一種人生可能。 這既不是「學歷降級」，也非的「就業投機」，清醒的學子在文憑與能力中找到了人生「新解法」。青島市技師學院24-2機電一體化專業預備技師2班學生楊維康說：「就想踏踏實實學門手藝，畢業拿著預備技師證和電工證，能有更多崗位可以選擇。」 邊學邊練邊成長 青島市技師學院大學生技師班的一名班主任袁強，今年28歲，是學校的「王牌教師」。他有不少亮眼的榮譽：山東省技術能手、齊魯首席技師、第44屆世界技能大賽工業控制項目金牌…… 中考時，袁強的某一門課成績為0分，上不了普通高中的他，選擇到技校學技術。「搞技術就得拿實力說話。沒別的，就是刻苦練，沒日沒夜練！」他參加的技能比賽要求設備安裝精度誤差不超過3毫米，而他要求自己誤差不能超過1毫米。一路披荊斬棘的他，終於站上世界級大賽的舞臺。 畢業後，他拒接了不少企業拋來的高薪橄欖枝，選擇成為一名老師。2023年，袁強通過高技能人才引進的方式來到青島市技師學院任教。「我想用自己的經歷鼓勵更多學子技能報國，在第二次教育選擇中，根據自身稟賦、興趣愛好和社會需求，更好地規劃職業發展。」袁強說。 在袁強等任課教師眼中，這些「回爐」的學子已經有較為紮實的理論基礎，也更珍惜再次讀書的機會。「普遍勤奮好學，即使是零基礎的學生，也能跟得上。」袁強說。 記者了解到，該校大學生技師班採用兩年學制、工學一體融合培養模式，學校根據學生的學科背景分層次、按項目培養，將課程設計成相對獨立的學習任務，成立項目小組開展培訓。同時，將企業生產一線使用的設備引入學校，並1：1「復刻」設置學習工作站，與企業共建40餘個校內外大學生技師班實訓基地，實現「所學即所用」。 此外，學校為學生配備一名校內導師和一名企業導師。青島市技師學院智能製造學院副院長焦建靜說：「校內導師側重學生專業基礎和綜合素質培養，企業導師指導學生參與企業生產項目和技術研發。通過導師個性化指導，滿足學生個性化學習需求。」 上課不依賴PPT，師生就像師徒一樣，在實踐中共同成長。「我們以培養學生綜合職業能力為目標，將大學生的知識儲備、學習能力與學校的專業技能教育優勢相結合，培養出的人才進入產業一線後成長為『紫領』人才的可能性更大。」青島市技師學院黨委書記張秋生說。 修正「偏見」 青島市技師學院面向市內133家企業開展的人才需求調研顯示，49.62%的企業擁有「高學歷+高技能」型員工的數量佔比在30%以下，79.70%的企業對大學生進行技能提升表示認可。這釋放出一個信號——產業發展呼喚更多學歷和技能兼具的高素質複合型人才。 青島特銳德電氣股份有限公司主要從事電力設備「智能製造+集成服務」業務和電動汽車充電網業務，擁有的智能化設備佔比近70%。該公司人力資源業務合作夥伴朱卓輝介紹，伴隨產線智能化程度越來越高，一線技術人員需要掌握工業機器人編程調試、數字孿生系統操作等技能，具備數位化工具操作能力、跨學科知識融合能力和柔性生產適應能力。 為得到這樣的高素質複合型人才，特銳德與青島市技師學院合作定向培養人才。根據企業崗位需求建立訂單班，定製課程內容和培養標準；企業參與人才培養方案制定、崗位技能課程開發及教材編寫。近3年，青島市技師學院在特銳德就業和實習學生達510餘人，其中實現就業80多人。 「經過大學生技師班完整培養周期的學生，崗位匹配準確率達91%，企業新員工的培訓周期從12個月降至6個月。隨著製造業產業升級加速，精準育人優勢還將進一步凸顯。」朱卓輝說。 特銳德只是與學校緊密對接的企業之一。在國家大力發展技工、技師學院，全面提高產業工人素質的當下，既能動腦也能動手的複合型學子悄然刷新著社會對技工教育的刻板印象，給用人單位、學生家長打開了一扇了解技工教育的窗。 有受訪教師表示，已有部分用人單位「放下身段」，主動調整「唯名校」「要本科」的招聘硬標準，同時越來越多的學生家長開始正視、重視技工教育。 即將開學的新學期，又有近200名大學生要進入大學生技師班學習。說起前程，他們胸有成竹。(記者張力元)
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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