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2026-03-12 13:44 3,528次浏览合肥8月8日電 (傅天騁)「政策落地是否打通了『最後一公裡』？」「綠色金融如何精準賦能生態修復？」……8月6日至7日，安徽省無黨派人士長江(安徽段)生態環境保護民主監督調研組深入蕪湖、池州兩市，圍繞長江(安徽段)生態環境保護經濟政策實施情況開展專題調研。 8月6日，安徽省無黨派人士長江(安徽段)生態環境保護民主監督調研組在蕪湖市開展調研座談會。圖為座談會現場。 傅天騁 攝 本次調研是安徽省無黨派人士自2021年啟動長江(安徽段)生態環境保護民主監督工作以來，持續第五年開展的專項監督行動。調研組由10位來自生態環境、金融、科研等領域的專家組成。通過實地察看岸線治理、舉行座談交流等形式，重點聚焦長江大保護生態優先綠色激勵政策落實、綠色金融發展、生態環境損害賠償制度改革推進情況等七個方面，調研了解情況，研究分析問題，提出意見建議。 在蕪湖十裡江灣公園，曾經的砂廠碼頭已蛻變為親水生態廊道。數據顯示，長江幹流水質連續多年穩定保持Ⅱ類，總磷濃度基本控制在0.08mg/L以內。生態「高顏值」背後，是監督關注點之一的產業「含綠量」提升：全市可再生能源裝機達576.4萬千瓦，綠色建築面積佔民用建築比例達100%，多家重工業企業納入全國碳排放權交易市場管理，構建「開發—修復—補償」閉環。 8月7日，安徽省無黨派人士長江(安徽段)生態環境保護民主監督調研組在池州市烏沙鎮船舶工業基地開展調研工作。 傅天騁 攝 池州市的實踐同樣回應了監督調研的關切。該市探索出「竹經濟」的生態價值轉化路徑，構建了「以竹代塑、循環經濟、節能降碳」全產業鏈體系，竹業產值年均增長20%，2024年達30億元。今年上半年，全市戰略性新興產業產值佔規模以上工業比重43.3%，規上工業單位增加值能耗同比下降7.6%，綠色貸款餘額突破415億元。 據悉，開展專項監督工作以來，安徽省無黨派人士累計提交3份專項調研報告，提出35條對策建議。 無黨派人士，安徽省知聯會副會長、生態環境廳副廳長、一級巡視員羅宏表示：「民主監督的核心在於把監督過程變成發現問題、解決問題、推動政策落實的過程。」(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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