華裔師生津門集結 朗誦為媒共赴文化之約
2026-02-27 06:16 9,931次浏览濟南8月12日電(王採怡)記者12日在濟南市人民政府新聞辦公室召開的發布會上獲悉，該市萊蕪區錨定工業經濟「頭號工程」，精準謀劃「3+2」重點產業，加速布局「一城一谷一園一基地」，推動產業「鏈」上成長、集群發展。其中，汽車、鋼鐵等傳統產業不斷升級，現代醫藥、新能源裝備、電子信息等新興產業快速崛起，形成多元協同的產業格局，為該區工業經濟高質量發展提供支撐。 8月12日，濟南市人民政府新聞辦公室召開發布會。濟南市人民政府新聞辦公室供圖 「2024年，萊蕪區工業總產值實現1307億元(人民幣，下同)，總量居濟南市第二位。」據萊蕪區委副書記、區長李光輝介紹，該區汽車產業以山東重工綠色智造產業城為引擎，實現全鏈崛起。現代醫藥產業則以魯中國際生物谷為平臺，深耕中醫藥產業細分領域，2024年產值實現翻番。 2024年，重汽濟卡產量規模突破10萬輛大關，帶動30家配套企業集聚發展。中國重汽集團濟南卡車股份有限公司黨委副書記、總經理趙海進一步表示：「作為萊蕪區綠色智造產業城『鏈主』企業，公司將聚焦高附加值零部件領域，強化產業集群效應，吸引配套企業集聚發展，全力構建『汽車零部件+整車+物流』全產業鏈戰略高地。預計2025年產銷量同比增長超10%。」 中國重汽集團濟南卡車股份有限公司萊蕪工廠。濟南市人民政府新聞辦公室供圖 李光輝表示，萊蕪區還圍繞「3+2」產業集群，精準繪製、持續更新鏈群圖譜，靶向開展「以鏈招商」「以商招商」「園區招商」，3年來，招引落地了飛龍醫藥等491個填補關鍵環節、提升鏈條韌性的優質項目，為產業長遠發展積蓄強勁後勁。 「下一步，萊蕪區將全力推動鋼鐵、汽車等傳統企業技改增資擴產，邁向產業鏈價值鏈中高端。精準培育現代醫藥、電子信息、新能源裝備等新興產業，引導企業突破關鍵技術、拓展應用場景，持續提升產業能級與發展韌性。」李光輝說。(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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