廣西梧州夜市「煙火氣」點燃秋夜經濟
2025-11-10 12:02 3,417次浏览雅加達8月12日電 (記者 李志全)2025印尼中文教育與專業教育、職業教育融合發展座談會12日在阿拉扎大學舉辦。活動旨在搭建印尼各孔子學院(課堂)、高校、中資企業與職業教育機構的高效對接平臺，探討產教融合背景下國際中文教育的創新發展路徑，為中印尼未來應用人才培養合作奠定基礎。 中國教育部中外語言合作交流中心主任鬱雲峰、中國駐印尼大使館參贊陳武、印尼阿拉扎大學校長亞瑟普、河北科技工程職業技術大學副校長李賢彬、海爾東南亞CEO兼海爾印尼國家總經理張政匯、德信集團副總裁王三波、KCIC雅萬高鐵中方董事張明、中國銀行雅加達分行副行長陳顥，以及部分中資企業代表和師生代表共計百餘人出席。 鬱雲峰在致辭指出，隨著「一帶一路」倡議與「黃金印尼」願景的推進，印尼對既懂中文又精技能的應用中文人才需求激增，語合中心通過設立「中文工坊」品牌項目，出臺標準，資源建設等多種方式推動應用中文人才培養。未來，期待與印尼政府教育主管部門、企業和院校各方共同合作不斷涵養人才培養生態，提升應用中文人才的培養能力，服務兩國友好交往與民心相通。 亞瑟普指出，將中文教學與專業、職業教育深度融合，是培養符合產業需求、提升國家競爭力的關鍵。他呼籲各界攜手合作，構建創新、可持續的教育生態體系。 張明以雅萬高鐵成功運營為例，展示了中印尼務實合作成果。他介紹，雅萬高鐵不僅顯著提升交通效率，還通過系統化培訓與組建百人翻譯團隊，將人才培養(尤其是職業教育)與技術轉移深度結合，為本土化運營提供了有力支撐。他期待深化教育、培訓與產業合作，助力中資企業在印尼實現更高質量發展。 現場進行兩項合作成果的籤約：一是中國教育部中外語言交流合作中心與海爾印尼銷售有限公司、印尼阿拉扎大學、福建師範大學合作開展應用中文人才培養的諒解備忘錄；二是中國教育部中外語言交流合作中心與中國河北科技工程職業技術大學、印度尼西亞德信鋼鐵有限公司關於合作建設「中文工坊」的協議。 座談會環節，代表們圍繞國際中文教育如何更有效對接印尼產業需求、課程體系創新、校企合作模式等核心議題進行了深入交流與探討。(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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