深圳地鐵客流陸路口岸通關人數同創新高
2025-11-12 01:04 3,734次浏览勞動經濟學會勞動力市場專委會2025年學術年會暨鄭州大學第三屆全國應用經濟學博士後論壇近日在鄭州大學舉行。與會專家圍繞勞動組合形態的嬗變與管理體系的重構、高校專業布局與就業、我國企業數位化轉型的新測度、數據要素與勞動力市場變革等主題展開深入交流探討，深刻理解勞動力市場的關鍵變化，把脈我國勞動力市場變革與發展新趨勢。 促進高質量充分就業是新時代新徵程就業工作的新定位、新使命。就業質量的衡量既涉及宏觀維度，也涉及微觀維度，既有主觀評價，也有客觀評價。目前來看，通常從收入水平、職業安全、技能發展及工作生活平衡等多維度進行衡量。要提升就業質量，首要路徑是加快發展新質生產力，這是創造大量高質量就業崗位、豐富崗位多樣性並激發創業活力的根本。其次，要著力促進勞動力市場的平衡性，通過推進基本公共服務均等化，健全對農民工、靈活就業及新業態從業人員的社會保障體系，並加強對下崗人員等群體的人力資本投資，以彌合不同市場間的差距。此外，工會的作用不可或缺，能夠在勞動者權益維護、促進和諧勞動關係中發揮不可替代的關鍵作用。 ——中央黨校(國家行政學院)教授，勞動經濟學會副會長 賴德勝 要實現招生就業聯動，結合就業趨勢主動對接人才需求，合理分配招生計劃。其核心在於推動教育結構與區域經濟發展的精準適配，建立持續優化的動態調控機制。然而，優化過程並非簡單的規模增減，要對專業進行精細化管理。例如，對於部分在校生規模增長但就業趨勢下行的傳統專業，需深入分析原因，合理調控招生。同時，對於新興產業專業，避免盲目擴張，要緊密結合本地區的產業發展實際來科學規劃人才培養規模，防止造成新的就業壓力。為實現這一目標，強化省級統籌至關重要，建議建立跨部門協調機制，加大對社會急需緊缺專業的政策與資源傾斜力度，確保人才培養供給側與產業需求側的同頻共振。 ——山東女子學院黨委副書記、校長，中國工業經濟學會副會長 李光紅 數字經濟快速發展的影響並非簡單的「溢出」或「虹吸」，而是通過降低省際貿易成本重塑區域經濟格局，催生了因地而異的複雜空間效應與差異化發展路徑。這種差異化影響源於多重機制的共同作用。從效應分解看，本地生產率提升的溢出效應在東部更顯著；勞動力再配置則呈現東部「核心—分散」與西部「中心—虹吸」的不同模式；貿易條件的改善不僅提升了本地貿易地位，還有力促進了西部地區融入全國統一大市場。這些機制共同催生了東部「質量提升型」、中部「規模擴張型」和西部「效率提升型」的差異化發展路徑。值得注意的是，數字經濟的促進作用存在門檻效應，且生產網絡在傳導增長效應中扮演了關鍵角色。 ——北京師範大學財經處處長，經濟與工商管理學院教授 蔡宏波 經濟發展通過緩解農業生產的季節性資源約束，對促進新生兒期投資和改善長期性別平等方面起著關鍵作用。在傳統農業社會，家庭資源隨農時季節性波動，這種波動與「重男輕女」偏好相結合，導致了對女嬰的投資不足，尤其是在資源稀缺的季節。隨著經濟發展，家庭對農業的依賴性降低，資源約束得到緩解，降低了農業季節性對新生兒投資的負面影響。研究證實，農業生產力的提高以及市場化改革均能顯著減輕這種由季節性因素驅動的性別不平等現象。因此，即使傳統觀念短期內難以改變，通過經濟發展和增加公共資源投入，如教育和醫療，也能有效促進性別平等。 ——北京大學經濟學院學術委員會主任、經濟學系主任 秦雪徵 數據要素是數字經濟深化發展的核心引擎，發揮數據要素乘數效應將為推動高質量發展提供有力支撐。現階段我國數據要素呈現增速強勁，區域發展不均衡，以及數據資本存量、總量和質量差異化顯著，應用潛力釋放不夠等特徵，而高質量充分就業呈現總體快速增長，區域和行業結構性矛盾突出等特徵。豐富數據要素價值釋放路徑，實現數據要素創新性配置，將為實現高質量充分就業提供新契機。數據要素主要通過配置效率機制、技術創新機制和產業升級機制促進高質量充分就業。未來，數據要素將對優化就業結構、彌合區域鴻溝及提升就業質量起到關鍵驅動作用。 ——鄭州大學商學院教授 李飈 (張菁整理)
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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