夜訪聽民聲、上門辦實事 廣東珠海解決群眾急難愁盼問題
2025-11-10 00:10 4,634次浏览巴彥淖爾8月7日電 題：基層司法人的「暖心秤」與「和諧路」 記者 張林虎 在地處河套平原腹地的內蒙古自治區杭錦後旗，街巷村屯總活躍著兩位讓群眾暖心的司法人。一位在行政複議窗口前以法為尺化解民憂，讓公平正義看得見、摸得著；一位在田間地頭用腳步丈量民情，把矛盾糾紛化解在萌芽處。王豔琴與張喜平，雖崗位不同，卻同樣在基層法治一線為群眾撐起法治晴空。 圖為王豔琴接待來訪群眾。 杭錦後旗司法局 供圖 巧解千結 柔肩擔起公正秤 「每一面錦旗，都是群眾沉甸甸的信任。」杭錦後旗司法局行政複議與應訴股股長王豔琴望著調解室牆上的錦旗說道。自2021年股室成立以來，她經手的200餘件行政複議與應訴案件，件件都朝著「良心案」「公平案」「暖心案」的目標努力。 最讓她難忘的是27名農民工討薪的曲折經歷。2019年，某建築公司將工程違法發包給無資質的包工頭，2021年項目完工後，30餘萬元工資沒了著落。2022年年底，工人向人社部門投訴，一年後，人社部門認定建築公司需承擔清償責任，公司不服提起行政複議。 那時離龍年春節只剩一個月，農民工返鄉的腳步越來越急。王豔琴立即啟動「行政複議調解+法律援助」模式，白天組織公司、包工頭、農民工三方座談，晚上研究法條梳理證據。 一個月連軸轉後，三方終於達成協議：公司當場支付部分工資，剩餘14萬元承諾2024年6月付清。看著農民工揣著錢踏上歸途，王豔琴鬆了口氣。 可是2024年7月回訪，她發現餘款未到帳。王豔琴依據新修訂的行政複議法，協調法院啟動強制執行程序，一遍遍跟公司講失信後果，最終，全部工資結清。這場跨越4年的維權，成了新行政複議法「為民便民」的鮮活註腳。 外來務工人員張某的案子，更顯她的巧勁。張某入職第一天因機械事故左眼失明，工傷認定後公司卻以沒籤合同為由拒不承擔。王豔琴知道，簡單維持認定容易，但張某在本地無依無靠，可能陷入漫長訴訟。她拉著雙方算法律帳、情理帳，協調法律援助介入，最終促成公司分期支付21萬元工傷待遇。 圖為張喜平調解糾紛。 杭錦後旗司法局 供圖 勤走萬家 鐵腳丈量和諧路 「調解就像打仗，得懂戰術，更得懂民心。」這是杭錦後旗陝壩鎮司法所所長張喜平常掛在嘴邊的話。紮根基層30多年，從內蒙古金牌調解員到全國模範調解員，他用磨出厚繭的雙腳，在鄉間小路踩出了一條「和諧路」。 去年夏天，陝壩鎮某村17戶農戶急得直跺腳：他們種的220畝大豆，因為種子問題幾乎絕收。村裡調解失敗後，農戶們找到鎮裡。張喜平帶著專案小組，頂著烈日挨家看莊稼、查購種票據，光是走訪記錄就記了3個筆記本。 張喜平先找種子公司負責人：「《種子法》規定得明明白白，質量問題得擔責。」轉頭又勸農戶：「咱要合理賠償，別讓情緒跑偏。」兩個多月裡，他跑公司、訪農戶，光協調會就開了8次。年底，農戶們順利拿到補償款，有人攥著他的手說：「張所長，你保住了我們的口糧本兒。」 近3年，張喜平指導調處糾紛千餘起，成功率超94%，協議履行率達98%。最難啃的「硬骨頭」，是一起拖了10多年的房屋徵收信訪案。張某某因不滿補償，多次上訪。張喜平主動接下案子，一次次上門聽訴求、講政策，他的耐心最終打動了張某某，這起「老大難」案子終於畫上句號。 為了當好「和事佬」，張喜平把《民法典》《土地法》翻得卷了邊，遇到不懂的就追著老法官問；走村入戶時，總愛蹲在田埂上跟老鄉嘮家常，「法律條文得接了地氣，群眾才聽得懂、信得過。」 圖為農民工送來錦旗表達謝意。 杭錦後旗司法局 供圖 韌守半生 共繪法治為民卷 從2002年踏上工作崗位，王豔琴在司法一線紮根23年；自1992年參加工作，張喜平把31年青春獻給了基層。不同的崗位，同樣的堅守——他們用行動證明，司法的力量，既在法條的嚴謹裡，也在民心的溫度中。 王豔琴在涉企案件中，既守法律底線，又留發展空間。有企業因輕微違法被處罰，她調查後發現企業已主動整改，便協調處罰機關減輕額度。「法治營商環境，既要嚴管，也要厚愛。」王豔琴說。 張喜平的辦公室裡，放著一個褪色的帆布包，裡面總裝著調解記錄、法律手冊和暈車藥——下鄉路遠，他常常一跑就是一整天。「看到矛盾解了，心裡比啥都踏實。」 如今，王豔琴仍在行政複議桌前忙碌，新行政複議法的實施讓她有了更多為民解紛的抓手；張喜平兩鬢已添霜色，卻還在鄉間地頭奔波。在河套腹地的大街小巷、田間村舍，這兩位基層司法人，正用最樸素的堅守，書寫著新時代「法治為民」的生動答卷。(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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