綠色低碳創新大會在浙江湖州發布《共築綠色未來》倡議
2025-11-04 10:19 6,289次浏览日前，順豐同城上海區域黨支部在徐匯區總工會的指導和安排下，組織了一場別開生面的工會主題日活動，以黨建帶工建，以工建促黨建。以徐匯工會「百團萬人觀龍陵」為主體活動項目，開展相關初心主題活動。包括騎手、功能部門等31名黨員職工參與其中，共憶紅色歷史，傳承紅色精神。百年前的五卅運動掀起反帝愛國怒潮，中華全國總工會的成立則讓全國工人階級在黨的領導下團結統一。如今回望歷史，緬懷先烈，正是為了汲取奮進力量。主題活動以國防主題課開篇，龍華烈士陵園安排的授課老師講解了國旗的由來與國旗護衛兵成立歷程，讓騎手們深刻感受國旗的神聖意義，傳承先輩奮鬥精神，與五卅運動中先輩抗爭精神一脈相承。騎手葉爽聽完感慨：以前每次電視上看升國旗，今天聽完才知道護衛兵要站崗8小時選拔，才懂得背後有那麼多人在守護。隨後，在徐匯區總工會的安排和帶領下，龍陵勞模志願講解團的勞模先進、職工及中小學生志願者們接力講述龍華烈士紀念館內展陳的數個歷史事件和數十名英烈的事跡。羅亦農、陳延年、惲代英、顧正紅等等革命先輩為民族解放獻身的故事，讓大家深受觸動，也彰顯了工會在傳承紅色基因中的積極作用。騎手王澤鑫聽完低聲說：今天大家的好日子是得來不易，都是先輩們用血換來的，現在就想每天平平安安送單，站好自己的崗，就是對他們最好的報答。參觀講解中，支部書記帶領全體黨員重溫了入黨誓詞。鮮紅黨旗下，鏗鏘誓言迴蕩。退役軍人黨員騎手王鑫宣誓後說：「從軍營到外賣小哥，身份變了，但入黨時的那份承諾不能變，得一直揣在心裡。」順豐同城上海區域黨支部將以此為契機，進一步加強與徐匯區總工會的合作，不斷提升為新就業形態勞動者服務的力度，也不斷推動黨員騎手們在崗位上續寫紅色篇章。參觀結束，區總工會還向騎手們贈送了夏季慰問品，尚未入會的個別騎手當場掃碼入會。
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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