習言道丨對於這個「無煙工廠」，習近平稱前景廣闊
2026-01-22 15:01 9,134次浏览新華社蘭州8月9日電 受習近平總書記委派，中共中央政治局委員、國務院副總理張國清代表黨中央、國務院，8日晚率有關部門負責同志趕赴甘肅蘭州市榆中縣指導山洪災害現場搜救和應急處置工作。 張國清先後來到災情最嚴重的馬坡鄉馬蓮灘村、舊莊溝村，以及榆中縣第一人民醫院、轉移群眾臨時安置點，向受災群眾、基層幹部、搶險救援人員傳達習近平總書記重要指示批示精神，轉達習近平總書記的關懷牽掛，詳細了解人員搜救、傷員救治、群眾轉移安置等情況，隨後在現場指揮部主持召開會議，研究部署支持幫助甘肅搶險救援救災工作。他指出，習近平總書記十分關心牽掛受災群眾安危，十分關注搶險救援救災進展，反覆叮囑要把保障人民生命安全放在第一位，對千方百計搜救失聯人員、轉移安置受威脅群眾、儘快恢復通訊和交通、加強風險預報預警、加強隱患排查整治、加強應急值班值守、確保群眾安全度汛等提出明確要求。李強總理作出批示，就搶險救援、轉移安置、恢復受損設施、加強災害防範應對等作出部署安排。甘肅省和各地各有關方面要堅決貫徹落實習近平總書記重要指示批示精神和李強總理要求，有針對性地做好防汛救災各項工作，最大限度減少人員傷亡和災害損失。 張國清強調，要把搜救失聯人員作為當務之急，針對當地地形地貌特點，科學調配專業救援力量和裝備，盡最大努力加快人員搜救。現場仍有風險，要嚴防救援過程中發生次生傷亡。要精心救治受傷人員，減少因傷致殘，加強心理疏導，用心用情做好遇難和失聯人員家屬安撫，細緻周到保障轉移安置群眾生活。中央企業應急力量要在地方指揮部統一調度下，加快搶修交通、通信、電力等受損基礎設施。他強調，近期極端天氣多發，要努力提高降雨落區、強度、時段的預報精準度，儘量打出預警提前量。要緊盯山洪災害易發區、地質災害易發點等危險區域和夜間強降雨等高風險時段，嚴格落實預警「叫應」機制和應急避險措施，提早轉移、應轉盡轉。
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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