浙江省交通投資集團有限公司副總經理邵文年被查
2026-01-05 16:50 1,259次浏览8月5日電 國新辦8月5日舉行新聞發布會，介紹西藏自治區成立60周年經濟社會發展成就。西藏自治區黨委書記王君正介紹，西藏始終把保護青藏高原生態環境作為最大的價值、最大的責任、最大的潛力，不斷地鑄牢國家生態安全屏障，堅定不移地守護好西藏生靈草木、萬水千山。 8月5日，中國國務院新聞辦公室在北京舉行新聞發布會，西藏自治區黨委書記王君正，西藏自治區黨委副書記、自治區主席嘎瑪澤登介紹西藏自治區成立60周年經濟社會發展成就，並答記者問。 記者 張祥毅 攝 一是依法落實最嚴格的生態保護制度。嚴格執行《青藏高原生態保護法》，出臺了自治區國家生態文明高地建設條例，嚴格落實生態環境分區管控措施，堅持「兩高一低」項目和企業零審批、零引進，堅決不許帶有汙染性質項目上高原，積極推進國家公園建設，縱深推進南北山綠化工程，讓拉薩的山更綠、天更藍、水更清。生態保護紅線面積佔全區國土面積的50%以上，各級各類自然保護地面積佔到了37.95%，西藏成為全國首個市級全部創建國家生態文明示範區的省份。 二是堅定不移堅持綠色發展理念。2024年，全區綠色食品、有機農產品、農產品地理標誌、全國名特優新農產品總數達到了404個，綠色有機成為「藏字號」農畜產品的金字招牌。綠色工業加速轉型，2021-2024年累計培育國家級綠色工廠17家、國家級綠色工業園區1家，高原特色產業的含綠量、含金量、含新量不斷提升。 三是深入推動低碳發展。依託世界級水能、風能和太陽能資源，堅持有所為、有所不為，加快清潔能源基地建設，積極為實現「碳達峰碳中和」目標貢獻西藏的力量。2024年西藏清潔能源發電量佔比達到99%以上，基本實現了全清潔電力供應，成為全國清潔能源發電量佔比最高的地區。非化石能源消費比重達到55%以上，位居全國前列。人均碳排放僅為全國平均水平的1/3。 四是推進生態惠民。各領域生態補償制度不斷建立優化完善，2021-2024年，累計落實草原生態補助獎勵資金136.8億元，226.22萬農牧民享受了草原生態補助獎勵政策；累計落實中央財政森林生態效益補償資金51.47億元，10.3萬群眾專兼職從事公益林管護工作；全區年均提供生態崗位44萬個。 王君正表示，西藏仍然是世界上生態環境最好的地區之一，將牢固樹立「綠水青山就是金山銀山、冰天雪地也是金山銀山」的理念，持之以恆地以守護者的身份，讓青藏高原成為全人類共同的生態財富，為共建地球生命共同體作出新的更大貢獻。
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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