輝煌60載 魅力新西藏丨鹽田致富路 古道換新顏
2025-11-25 20:22 4,428次浏览杭州8月8日電 (錢晨菲)8日，2025年「新力量學堂」杭州市新的社會階層代表人士提升班在杭州玉皇山南基金小鎮舉行開班儀式，標誌著「新力量學堂」正式啟動。 據悉，「新力量學堂」按照「1+3+4」教育培訓體系，以加強新的社會階層人士思想政治引領為「一條主線」，突出行業協同、形式多樣、成果轉化「三大亮點」，搭建「新力量·科創開放日」「新力量·新善服務團」「新力量·新媒體矩陣」「新力量·建言直通車」四大成果轉化平臺，構建政治引領、學習成長、合作創業的新的社會階層人士綜合培養生態，打造杭州市新的社會階層人士統戰工作新載體。 開班儀式現場。杭州統戰供圖 杭州市委統戰部相關負責人在開班儀式上對全體學員提出了三點希望。一是築牢政治之基，把握時代方位。在服務高水平科技自立自強、完善社會主義市場經濟體制、提升社會治理效能的進程中，更好展現「建設者」的擔當作為。二是堅持學用相長，錘鍊綜合素養。要緊扣高質量發展大課題，多建睿智之言、多獻務實之策、多謀創新之舉。三是嚴守學習紀律，確保學有所成。要讓學習的過程成為完善思路、創新舉措、破解難題、推動發展的過程，真正實現知識儲備的最大化積累與綜合素養的全方位提升。 此次「新力量學堂」新的社會階層代表人士提升班採用「長周期+模塊化」形式，將於每月開展1至2次集中學習，同步運用「線上+線下」「理論+實際」「課內+課外」等多元化方式，設置專家面授、實地訪學、行業交流等特色課程，並且根據學員需求動態優化學習方案，努力實現助推新的社會階層人士個人成長和助推產業高質量發展的「雙向賦能」，實現優勢疊加、成效放大。(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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