盤錦十年「退養還溼」 遼河口溼地迎來丹頂鶴回歸
2026-03-07 05:00 3,456次浏览海口8月14日電 (張茜翼 潘越韓)海南省審計廳副廳長李映紅14日說，海南省去年以護航海南自貿港封關運作為審計主線，圍繞政策措施落實、財政資金績效、重點園區發展、重大項目建設、生態環境保護、民生實事和風險防控等方面，全年完成審計項目107個，查處違規問題金額44.28億元，推動建章立制139項。 審計被稱作「經濟體檢」，是維護國家經濟秩序、保障經濟社會健康發展的重要手段。海南省2024年度省本級預算執行和其他財政收支審計工作情況新聞發布會當日舉行，介紹相關情況。 李映紅說，2024年，海南把審計力量和資源向市縣一線下沉，沿著民生資金流向嚴查群眾身邊的微腐敗，推動民生保障基本公共服務均等化，提升群眾的獲得感和幸福感；把防範化解重大風險擺在審計工作更加突出的位置，推動源頭治理，防患於未然。 從審計情況看，海南省各級各部門聚焦打基礎利長遠、抓改革促開放、提質量增效益、戰颱風保民生、防風險守底線，推動各項工作取得新進展，全省經濟承壓前行、企穩向好，海南自貿港建設成型起勢。 同時，審計也揭示了存在的問題和風險。比如，省級及市縣財政管理方面，有的部門財政資金統籌分配有待加強、使用績效不佳，有的市縣財政管理水平仍需提升；省直部門預算執行方面，部分單位存在預算編制不科學、不完整，預算執行和績效管理不規範，以及超預算、超範圍、超標準支出等現象。 針對這些問題，審計機關提出進一步深化經濟重點領域改革、強化重大政策落實跟蹤問效、保障和改善民生、嚴肅財經紀律等審計建議，一體推進揭示問題、規範管理、促進改革。 發布會介紹，下一步，海南將把民生保障作為審計監督的重中之重，通過深入揭示問題，積極推動全面整改，堅決嚴肅查處群眾身邊的微腐敗，以及漠視民生、不正之風等問題，讓惠民政策真正落地，應享盡享，讓自貿港發展成果更加公平、全面惠及群眾。(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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