上海市僑青會成立專家人才群組
2026-01-25 23:58 1,789次浏览本報上海8月3日電(記者孟歆迪)日前，在長三角三省一市人大常委會《關於促進長三角科技創新協同發展的決定》新聞發布會上，記者了解到，該決定將共同於今年9月1日起施行。 這份由上海市、江蘇省、浙江省、安徽省人大常委會先期分別表決通過的決定，是長三角首部以協同立法的形式針對科技創新協同發展制定的法律性問題決定，是立法法修改後長三角地區人大加強協同立法的又一重要成果。 決定共十九條，對長三角戰略科技力量共育、科技創新平臺共建、基礎研究和關鍵核心技術共研、科技成果和創新資源共享、企業創新主體共興等作出明確規定。 決定明確，促進長三角科技創新協同發展，應當發揮上海國際科技創新中心龍頭帶動作用，強化江蘇省、浙江省、安徽省創新優勢，引導各類創新主體共同參與，提升區域協同創新能力。同時，明確提出戰略協同、高地共建、開放共贏、成果共享等基本原則。 決定規定，建立國家戰略科技力量協同培育和支持機制，共同推進國家實驗室體系建設，提升國家科研機構和高水平研究型大學的科技創新和成果轉化能力，培育壯大科技領軍企業；推動全國重點實驗室、國家技術創新中心等重大科技創新平臺布局建設，支持長三角國家技術創新中心及省域中心建設，共同打造重大科技基礎設施集群，推動國家重大科技基礎設施項目落地長三角。 決定圍繞加強科技創新和產業創新深度融合的目標要求：推動基礎研究合作 ，建立長三角基礎研究聯合基金，支持跨區域、跨學科協同開展產業目標導向明確的應用基礎研究；推動長三角科技創新聯合攻關，優化企業出題機制，完善「揭榜掛帥」「賽馬制」等科研任務組織方式，加強創新資源跨區域跨領域配置；完善科技成果轉化機制，建設一體化科技成果轉移轉化體系，提升區域內轉移轉化效率；促進各類開發區(園區)跨省域、跨園區交流合作和聯動發展，推動形成創新型產業集群；強化企業科技創新主體地位，完善科技企業梯次培育體系，支持企業與各類創新主體共同建設長三角創新聯合體。
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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