C羅抵達香港 將參加沙特超級盃比賽
2026-01-21 19:03 9,396次浏览8月7日電 據最高人民法院微信公眾號消息，最高人民法院今天發布第二批6個涉外商事海事調解典型案例。這批案例涉及新加坡、孟加拉國、烏茲別克斯坦、土耳其、瑞士、馬紹爾群島、象牙海岸、智利等8個國家當事人，彰顯了中國法院深刻把握服務保障高水平對外開放的時代要求，積極推動涉外商事海事糾紛高效、和諧、實質性化解，為共建「一帶一路」和推動海洋經濟高質量發展注入強勁法治動能。具體呈現出以下幾個特點： 一、調和促穩保障各方共贏，護航海洋經濟行穩致遠 海洋是高質量發展的戰略要地。人民法院運用新時代海上「楓橋經驗」，實質化解矛盾，促成各方保持長遠合作關係，為海洋產業發展提供了堅實的司法後盾。案例一中，外籍貨輪在抵達智利瓦爾帕萊索港卸貨時發現貨損，新加坡、土耳其、智利三國當事人放棄提單背麵條款約定的船旗國管轄協議，一致選擇在大連海事法院訴訟，以共同行動表明對中國海事司法的期待和信任。法院充分發揮調解優勢，通過多輪背對背溝通，僅用三個月即推動各方達成和解並自動履行，用中國海事司法的「東方經驗」為外國當事人重新架起合作橋梁。案例二涉及某國際貿易公司與海南某漁業公司購買並出口冷凍羅非魚引發的海上貨物運輸合同爭議，貨物運輸到象牙海岸阿比讓港口後因無人提貨，導致貨物長期滯留而產生高額貨櫃滯箱費。中國法院精準把握各方當事人利益關切點，快速促和解紛，各方當事人分別撤回上訴和一審起訴，促進漁業出口產業鏈和供應鏈穩定發展。 二、外籍當事人高度信任，東方經驗在「多國多港」熠熠生輝 從抵達智利瓦爾帕萊索港的海上貨物運輸，到印度尼西亞芝格丁港口發生的船舶碰撞，外籍當事人均主動選擇中國海事法院解決糾紛，彰顯了外籍當事人對我國法院的高度信任。案例三是一起發生在國外海域的船舶碰撞糾紛，多個國家法院均具有管轄權，但當事雙方協商一致選擇寧波海事法院管轄並同意適用中國法。法院首次創新引入外國船東保賠協會參與調解，成功破解碰撞事故賠償難題，促成雙方達成調解協議，馬紹爾群島某船舶管理公司自動履行了全部款項。調解這一「東方之花」正在「絲路海運」航線上絢麗綻放。 三、創新「一站式」多元解紛機制，奏響「和合共贏」時代和音 多元化糾紛解決機制是堅持和發展新時代「楓橋經驗」的重要載體。人民法院在涉外商事海事審判工作中，不斷探索「訴仲調銜接+專家輔調+行業指導」等涉外解紛模式，創新構建「一站式」國際商事糾紛解決機制，以司法智慧書寫「定分止爭」新範式。案例四是孟加拉國何某與陳某買賣合同糾紛，人民法院首創「商事調解+行樞輔調」模式，依託涉外民商事糾紛訴仲調「一站式」聯動解決平臺，邀請廣西壯族自治區商務廳專家解讀政策，邀請香港調解員開展雲上法庭異地同步聯調，形成了「法官+商事調解員+行樞輔調員」三員共調的解紛新局面。案例五是一起涉烏茲別克斯坦的跨國買賣合同糾紛，人民法院積極運用「多語言協同+數位化賦能+柔性調解」多元化解機制，通過線上視頻方式進行授權見證、在線調解，切實做到高效便捷低成本化解糾紛，積極為新疆打造亞歐黃金通道和中國向西開放橋頭堡提供有力司法保障。案例六是一起涉及瑞士某公司與河南某貿易公司、河南某煤電公司等清算責任糾紛，最高人民法院國際商事法庭充分把握中外當事人繼續合作的需求，創新「證據交換—焦點鎖定—動態協商—協調推進」全鏈條調解模式，積極避免匯率波動風險，促成中外當事人當庭握手言和、籤署和解協議，實質性化解糾紛，打破了「一案生、合作止」的困局，圓滿解決超千萬美元的跨國糾紛。 人民法院持續提升涉外商事海事審判質效，通過調解化解了一系列重大複雜的跨國商事海事糾紛，有效維護中外當事人合法權益，讓中華傳統「和合共生、美美與共」的東方智慧漂洋過海，逐步將我國打造成為國際商事糾紛解決的優選地。 6個涉外商事海事調解典型案例具體如下： 案例一 善用「東方經驗」實質化解國際海事糾紛 ——智利某農業公司訴土耳其某鋼鐵公司、新加坡某航運公司海上貨物運輸合同糾紛案 【基本案情
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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