超標電動自行車該算機動車麼？
2025-11-30 00:18 5,427次浏览天津8月9日電(記者 陳天浩 趙麗 林勐男)在全球經濟複雜多變、新興市場持續擴展的當下，中國中小企業如何走向海外，正成為科技產業鏈關注的焦點。天開集團科創服務部部長遲恆烜近日在接受採訪時表示：「當前絕大多數中小企業仍處於『先活下來』的階段，真正具備出海能力的仍是少數，但一批聚焦科技創新的企業，已開始在『走出去』的路上邁出實質性步伐。」 據介紹，在天開高教科創園(以下簡稱「天開園」)現有的1,200餘家企業中，真正實現海外業務落地的企業約有十餘家，更多企業仍處於業務拓展和試水階段。「說實話，現在能幫助別人的中小企業並不多，因為自身生存仍是首要挑戰。但我們已經看到一些典型案例，顯示出科技產品和服務『出海』的巨大潛力。」遲恆烜說。 天開高教科創園。記者 陳天浩 攝 他提到的幾家企業，代表了當前中小科技企業「走出去」的不同路徑與實踐方向： 有專注於教育場景下的AI翻譯技術的企業，已參與天津市教育科學研究院「魯班工坊」項目，幫助上合組織國家的學生跨語種學習中國技能型課程，推動「職業教育出海」；也有聚焦虛擬實境與仿真教學設備的企業，通過沉浸式技術助力「魯班工坊」平臺，為共建「一帶一路」國家的職業教育提供數位化解決方案；同時，專注於將二氧化碳轉化為航空燃料等綠色能源項目的企業，也圍繞能源轉型與低碳發展與上合組織部分成員國展開合作。 「目前真正走出去的企業還不多，但有不少企業已經具備初步的技術能力與合作項目，未來是有潛力的。」遲恆烜認為，在中國迎來「十四五」規劃收官和「十五五」規劃編制的謀劃之際，科技創新將持續被置於發展戰略的核心位置，而中小企業的培育也將成為關鍵一環。 天開園，作為天津市重點打造的科技創新生態平臺，為中小企業提供了全周期、全要素的孵化與加速服務，不斷優化營商環境，推動科技成果轉化。「我們也希望通過天開園這樣的創新平臺，挖掘更多有潛力的小企業，支撐中國經濟下一個增長點。」他說。 遲恆烜還指出，相較於央企、國企等龍頭企業更傾向於服務成熟的大市場，中小企業在前沿科技、細分賽道中更具靈活性和突破力。「前沿產業的市場機會，很大程度上要依賴這些中小企業去挖掘。」 未來，如何持續激發中小企業的活力、降低其出海壁壘，將是中國科技發展與國際合作面臨的重要課題。而天開園式的孵化平臺，正是這一課題中的重要解題路徑。
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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