精神病人犯罪真不能判刑嗎？律師解析丨法律顧問在身邊
2025-12-11 10:05 5,125次浏览贛州8月11日電 (朱瑩 劉力鑫)11日，記者從江西省贛州市舉行的中共贛州市委六屆九次全會精神解讀新聞發布會上獲悉，贛州提出實施「十萬英才聚贛南」行動，力爭三年吸引10萬大學生等青年來贛州就業創業，實現人才與產業「雙向奔赴」。 地處江西省南部的贛州市，是個不沿邊不靠海的內陸城市。但作為贛粵閩湘四省通衢的贛州毗鄰粵港澳大灣區，憑藉地緣、親緣、資源獨特優勢向南融灣。近年來，贛州市全力構建具有贛州特色和優勢的現代化產業體系，工業高質量發展取得積極成效。 圖為8月11日，江西省贛州市舉行中共贛州市委六屆九次全會精神解讀新聞發布會。劉力鑫 攝 贛州市委副秘書長、市委政研室主任、市委改革辦常務副主任黃曉東介紹，今年上半年，贛州市規上工業增加值同比增長8.8%，分別高於全國、江西省2.4個百分點、0.5個百分點；實現營業收入2429.1億元，同比增長10.1%，列江西省第3位；利潤總額89.4億元，同比增長27.4%，列江西省第1位。規上企業總數3068家，保持江西省第1位。 如何實現「十萬英才聚贛南」？贛州市科技局黨組書記、局長郭瀾介紹，該市讓科技創新這個「關鍵變量」轉化為加快發展的「最大增量」，創新人才機制。 完善引才新機制，贛州深入對標深圳規則規制，修訂出臺「雙向科創飛地」「周末工程師」「高層次外專引聘激勵」等升級版政策措施，大力開展「書記部長進校園」活動，三年內吸引10萬青年來贛州就業創業，為城市發展注入「青春活力」。 探索育才新路徑，贛州全力支持江西理工大學「雙一流」學科建設、贛南師範大學高品質辦學、贛南醫科大學申報博士學位授予單位，推動贛南科技學院申報碩士學位授予單位；探索出臺高校院所與企業人才雙向雙聘政策，推動科技創新與產業創新深度融合。 落實用才新導向，贛州深入實施企業自主評定人才體系改革，把人才管理、評價、激勵等權限交給企業；研究制定「首席技術官」「企業創新專員」政策措施，推動企業培養一批懂創新、善創新的人才隊伍。 「我們把就業創業置於民生之先，針對返鄉農民工、大學生等群體就業難，為初次創業青年群體提供免租辦公場所，為畢業大學生群體在贛州求職一年期間提供免費住宿服務等。」贛州市財政局黨組書記、局長溫江濤說。(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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