日本青年來湘研學交流 領略湖湘山水與文化之美
2025-12-18 14:54 1,297次浏览江蘇銀行上海閔行支行自2011年紮根閔行莘莊地區以來，始終與閔行發展同頻共振，用專業與熱忱書寫著金融服務實體經濟的生動篇章。經過十四年的發展，支行已成為助力區域經濟高質量發展的「金融引擎」，贏得了客戶的廣泛認可與信賴。深耕厚植實現規模與質量雙向躍升截至2025年6月末，支行資產總額突破80億元大關，服務網絡覆蓋550餘家企業客戶、3.6萬個人客戶，客戶規模持續穩健擴容。值得肯定的是業務結構的優化升級，普惠小微貸款餘額近5億元，較三年前增長三倍，科創企業貸款達近7億元，綠色貸款突破6億元，「傳統業務築基、特色業務突圍」的發展格局愈發清晰。相伴相行鐫刻服務與擔當初心印記支行始終將自身發展融入閔行「南部科創中心」建設大局，以「大零號灣」科技創新策源功能區為主戰場，精準對接科創企業「輕資產、重研發」的融資痛點，創新打造「全生命周期服務矩陣」。從「融合貸」「人才科創貸」到「智慧財產權質押貸」，從「政府風險補償+銀行信貸」的聯動模式到「投貸聯動」的綜合服務，支行持續用金融創新破解企業融資難題。某機器人科技公司通過「融合貸」獲得3000萬元綜合授信後，成功躋身國家級專精特新企業行列。截至2024年末，支行已為多家中小微科創企業提供智慧財產權質押貸款，專利質押金額新增近1億元，貸款規模突破5000萬元，並榮膺首批「上海市銀行機構智慧財產權質押貸款特色網點」，成為區域科創金融服務的標杆樣本。薪火相傳踐行黨建與業務深度融合支行黨支部將「黨建紅」融入「金融藍」，打造「黨建+業務」融合發展模式。「黨員先鋒崗」覆蓋櫃面服務、信貸服務等關鍵崗位，黨員帶頭踐行「首問負責制」「限時辦結制」，用「馬上就辦」的實際行動解決客戶急難愁盼；「黨員進社區」活動架起黨群「連心橋」，防詐騙講座守護老年群體「錢袋子」，「小小銀行家」課堂啟蒙青少年財商認知，節日慰問傳遞組織溫暖，年均30餘場公益活動覆蓋超2000人次。截至目前，支行黨支部累計與27家單位籤訂黨建共建協議，共建「紅色金融服務站」，年均開展「政策宣講進園區」「銀企對接會」等活動數十場，讓黨旗在金融服務一線高高飄揚。十四載風雨兼程，十四載春華秋實。江蘇銀行上海閔行支行始終秉承「與區域共成長、與客戶共發展」的理念，在閔行這片熱土上深耕細作。未來，支行將繼續以更專業的服務、更創新的姿態、更溫暖的情懷，書寫金融服務實體經濟的新篇章，為閔行區高質量發展貢獻更大金融力量！
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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