中方回應美威脅對華徵收200%關稅
2025-12-10 11:42 3,573次浏览海口8月12日電(張茜翼 潘越韓)海南近日出臺《海南省涉企行政檢查條例(試行)》(下稱《條例》)。這是全國首個以地方法規形式嚴格規範涉企行政檢查，將行政措施和地方實踐上升為法規制度。該《條例》將於9月1日起施行。 12日，「海南自貿港政策解讀」系列主題新聞發布會——《海南省涉企行政檢查條例(試行)》專場在海口舉行。 海南省營商環境建設廳副廳長、新聞發言人王雪皓在會上介紹，規範行政檢查是優化法治化營商環境的核心內容，要求以法治為根本遵循，依法約束行政權力，保障企業合法權益，提升監管精準性，降低制度性交易成本，提升行政效能。 《條例》通過實施分級分類監管、統籌實施「綜合查一次」、全面推行「亮碼檢查」、深入推進包容審慎監管、推進實施非現場監管、加強數據歸集共享等舉措，優化涉企行政檢查方式方法，最大限度減少入企檢查的頻次，提升海南自貿港治理能力現代化水平，促進法治化營商環境建設。 在分級分類檢查方面，《條例》明確對直接涉及公共安全和人民群眾生命健康等特殊行業、重點領域，依法依規實行全覆蓋的重點監管。對信用狀況良好的企業，在日常監管中降低抽查比例，減少檢查頻次，更多適用非現場檢查方式；對有嚴重違法失信行為、重大事故隱患等企業，依法適當增加檢查頻次，加大檢查力度。 《條例》明確深化「綜合查一次」，要求行政檢查主體對同一企業實施多項檢查時，應當儘可能合併或者加強聯合檢查，實現進一次門，查多項事，減量控頻；同時全面推行「亮碼檢查」，規定行政檢查主體應當按照規定在海南省「網際網路+監管」系統生成檢查碼，並在行政檢查時主動向企業出示。 在包容審慎監管方面，《條例》規定，通過書面核查、信息共享、智慧監管等非現場檢查方式能夠達到監管目的的，不得實施現場檢查。對新技術、新產業、新業態、新模式等實行包容審慎監管，不得簡單化予以禁止或者不予監管。此外，省級業務主管部門應當公布本領域同一行政檢查主體對同一企業實施行政檢查的年度頻次上限；能夠通過數據共享獲取的數據和信息，不得要求企業多頭、重複提供。 為強化企業權益保護，《條例》以清單形式列舉十三類禁止行為，並針對企業的知情權、投訴舉報權、申請專業人員協助權等提出具體保護措施，最大限度減少對企業正常生產經營的幹擾。 王雪皓表示，海南將通過實施制度化、規範化、高效化的涉企行政檢查，推動營商環境整體優化提升，護航海南企業健康發展。(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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