黨員幹部為什麼要「活到老、學到老、修養到老」？
2026-01-23 23:30 1,752次浏览搭建平臺、健全體制機制，紮實推進深度融合，新質生產力對高質量發展的推動力更為強勁 從更大視野看，應善用市場化的方式，激發各類要素資源活力 科技創新做到「苟日新，日日新，又日新」，關鍵就在於「形成『喬木』參天、『灌木』茁壯、『苗木』蔥鬱的創新生態」 百年變局重塑全球格局，科技創新是關鍵變量。推進中國式現代化，科技要打頭陣。 「搶佔科技競爭和未來發展制高點」，黨中央高瞻遠矚、布局落子。 「安徽的科技創新，可謂『士別三日，當刮目相看』，每一次來都看到新的飛躍、新的發展」，習近平總書記的話語，蘊含著國家向前發展的秘訣。 「科技變量」，如何變為高質量發展的強勁動能、「最大增量」？安徽以科技創新引領新質生產力發展的實踐，提供了一個方法論視角。 看「融合」。 科技創新和產業創新深度融合，是加快發展新質生產力的重要方法。 智能網聯新能源汽車，迫切要求融合發展汽車產業、交通產業、人工智慧產業、能源產業。 「合工大—蔚來創新研究院」瞄準智能電動汽車的前瞻性技術等開展攻關；超80%的研發經費、超90%的省產業創新研究院由企業牽頭…… 創新鏈和產業鏈無縫對接，企業的創新主體地位不斷強化，領軍企業龍頭作用充分發揮，有效解決了創新鏈產業鏈「相望難相融」的問題。 打造具有重要影響力的科技創新策源地、新興產業聚集地……安徽被賦予重要使命。加速供需對接、創新成果轉化，「芯屏汽合」「急終生智」等戰略性新興產業加速崛起。「十四五」期間戰略性新興產業產值年均增長超16%，佔規上工業比重達43.6%。 放眼全國，融合在加速。 江蘇辛巴新材料與南京大學海安高新技術研究院成立研發中心，聯合攻關新型光伏玻璃技術，以「先使用後付費」模式加快實現產業化應用。 內蒙古一機集團在北京、南京、西安建立「人才飛地」，廣納科研人員，「人才在飛地研發，成果回本部轉化」。 中信銀行試點推出「科技成果轉化貸」，聚焦原始創新能力與產業化潛力，為企業建立信用畫像，放款流程提速。 搭建平臺、健全體制機制，紮實推進深度融合，新質生產力對高質量發展的推動力更為強勁。 看「有為」。 市場有效，離不開政府有為、善為。每個產業鏈，就像一個「朋友圈」。政府要做的，就是讓創新主體間加上好友。 聘「智囊」，邀請18位院士等專家組成汽車戰略諮詢委員會，通過揭榜掛帥滿足企業發展的技術需求。「我參與過很多地方諮詢，從來沒有哪個地方像安徽一樣，出的題目這麼多、這麼難。」有專家表示。 牽「紅線」，打造開放型汽車生態實驗室和汽車創新中心，圍繞行業共性問題加大聯合攻關力度，促進企業互利共贏。 從更大視野看，應善用市場化的方式，激發各類要素資源活力。 安徽科技大市場，累計培養技術經理人3600餘人，從實驗室「挖寶」，對接產業需求，成就「科技姻緣」。服務企業近3萬家次，促成交易金額超1500億元。 湖北打造科創供應鏈平臺，讓企業找技術像網購一樣便捷，截至今年3月已入駐企業約6.6萬家，釋放科創需求4.7萬多項，完成供需匹配1.4萬多項。 遼寧大連實施科技企業梯度培育工程，對重點企業「一企一策」，積極對接創新資源和金融資源，2024年新增雛鷹企業、瞪羚企業超300家。 「工作中要善於抓『兩頭』，一頭抓具有重要影響的科技領軍企業，支持其牽頭組建創新聯合體；另一頭抓專精特新科技型中小企業，幫助其逐步發展壯大」，習近平總書記的精闢概括，揭示了「有為」之道。 推動各種要素優化配置，「有形之手」成為「賦能之手」。 看「生態」。 建成科技強國，一個基本條件就是形成世界一流的創新生態和科研環境。 科技創新做到「苟日新，日日新，又日新」，關鍵就在於「形成『喬木』參天、『灌木』茁壯、『苗木』蔥鬱的創新生態」。 大企業等構成「喬木層」。以「鏈主」企業為牽引，加大要素共享力度，可以推動產業鏈上下遊創新聯動。 科技型中小企業、專精特新「小巨人」企業等組成「灌木層」。梯度培育細分領域「配套尖兵」，能更高效地推動產業鏈補短板、強弱項。 初創企業、孵化器等組成「苗木層」。構建精準化扶持體系，促金融活水滴灌創新沃土，創新的青苗能加快拔節。 在宏觀政策形成合力、基礎設施互聯互通、科研機構有效對接的好環境中，「創新雨林」才能生機勃勃。 杭州形成「使命牽引—場景驅動—企業主導—資本賦能—政策護航」的創新環境，深圳光明區形成「科研—轉化—產業」的全鏈條孵育模式……從安徽看向全國，無數創新的小生態，疊加形成國家的創新大環境。 追求卓越的創新生態，孕育一往無前的精氣神。 創新從來都是九死一生，最艱難時刻靠的是「雖九死其猶未悔」的豪情。 歷經無數個「大幹五十天」的失敗與堅持，自主研發出第一臺發動機，奇瑞汽車董事長尹同躍深夜撥通妻子電話，相聽無言，唯有發動機的強勁轟鳴聲。歷經一次次彈盡糧絕、迭代轉型的極端困苦，奇瑞寫就從「幾間小草房」到「世界500強」的傳奇。 新時代以來，多少科研工作者矢志不移，多少「小草房」向新而生，走出前人沒走過的路，蹚出自主創新的大道。 當新能源汽車領跑全球，世界見證中國創造，我們無不感懷陳清泉們敢為人先，以「三電」技術突破實現換道超車，引領綠色革命浪潮。 當中國的戰機驚豔世界，無數國人為祖國自豪，莫不感念宋文驄們嘔心瀝血，以一件件「大國重器」挺起民族的脊梁。 當DeepSeek橫空出世，國際科技巨頭驚訝，怎能不讓人讚嘆無數年輕創新力量奮起，以中國智慧為全球人工智慧產業開闢新路徑。 新徵程上，加快實現高水平科技自立自強，不斷塑造發展新動能新優勢，中國式現代化的深度和廣度必將進一步拓展。 (執筆：常晉、徐靖、田先進、羅陽奇)
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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