AI賦能無感監管、「綜合查一次」無事不擾企，上海智慧監管讓企業輕裝上陣
2026-02-22 07:32 1,843次浏览質在先，價跟上——多年來，由於收費定價機制僵化、服務供需信息不對稱等，老舊小區物業管理不得不陷入一種「收費低、服務差」的「怪圈」，而在曹楊新村街道桂楊園居民區，一場以黨建引領為支點撬動物業治理「質價雙提升」的探索實踐，則以「服務提質先行、合理調價聯動」的新路徑，通過精準破題、精細服務、精誠協商、精心治理，勾勒出了一幅黨建引領有力、居民協商有序、物業服務有質、社區治理有效的善治圖景。零和博弈：物業管理服務「怪圈」如何破？桂楊園居民區坐落在曹楊轄區西部，東邊緊挨著楊柳青路，擁有著桂巷新村80-82號、77-79號及多層住宅三個自然小區。在桂楊園居民區黨總支書記周利華的電腦裡，一張表格則清晰記錄了近年來三個小區的成長與蛻變：業委會換屆、物業服務企業續聘全覆蓋，停車管理條例的制定與實施均已完成，充電樁增設、擾民樹修剪、下水管道疏通等惠民利民的「小事」更是密布其間。在周利華看來，這麼多民生工程之所以「辦得下來」，離不開一項關鍵性工作——黨建引領物業治理「質價雙提升」。原來，此前受物業費長期低位運行、服務標準模糊、居民信任缺失等影響，桂楊園也曾深陷「居民投訴無果、物業擺爛服務」的惡性循環。但在社區生活中，物業管理服務涉及到從安全出行到居住體驗等方方面面，是提升生活品質的民生基石。「一方面，業主對公共空間保潔敷衍、綠化區域打理不周、小區路燈照明昏暗等問題積怨已久，投訴不斷，另一方面，低廉的物業費也確實讓物業管理服務一直處於捉襟見肘的狀態，連基本保障都難以維繫。彼時雙方的零和博弈，讓服務質量提升成為了懸而未解的難題。」周利華回憶道。「怪圈」難破，但基層治理的出發點和落腳點卻從未動搖。秉持著「民之所憂，我必念之；民之所盼，我必行之」的工作原則，桂楊園居民區黨總支以組織優勢穿透困局藩籬，一場黨建引領下的物業服務價值重構實踐就此展開。解題關鍵：「面對面坐診」下的矛盾調和質價雙提，即講究「服務增值的硬底氣」，又講究「協商共識的軟智慧」。桂楊園居民區黨總支充分發揮黨建引領作用，結合業委會換屆圓滿完成及物業服務企業即將面臨續聘兩大關鍵節點，圍繞「質的飛躍」與「價的共識」兩大維度精準發力：破冰協商定清單，靶向施策疏堵點。黨總支牽頭搭建協商平臺，組織業委會代表、樓組長與物業方「面對面坐診」，將社區居民反映強烈的綠化、保潔、照明、流浪貓治理等訴求「搬」上協商桌，並梳理成詳細的「整改清單」，要求對方拿出具體的整改措施與明確的時間表，用「質的飛躍」為物業費上調打下信任根基。閉環監督提質效，聚力攻堅贏民心。在物業進行針對性整改的同時，業委會積極組建監督小組，對整改過程進行全程跟蹤、實時反饋，形成「居民下單-物業接單-監督跟單-居民評單」的良性閉環。當困擾居民已久的「急難愁盼」被精準識別並逐一「銷項」，物業服務質量的可見提升便成為了價格調整最有力的背書。期間，業委會同步發起物業費調價徵詢，力求凝聚「價的共識」，為物業服務的可持續發展注入新活力。「質在先，價跟上，透明公開有保障，業主們心裡才有底。」據周利華介紹，如今，桂楊園一小區已啟動物業費五年漸進調價機制，從基礎價位逐年小幅上漲，另外兩個小區的物業費調價工作也在穩步推進中。「服務上去了，花錢買服務才值當，大家感受到實實在在的變化，自然願意為提升的服務買單。」機制創新：「質價雙提升」帶來的善治循環值得一提的是，「質價雙提升」不僅夯實了物業管理服務根基，更催生了社區治理「自我造血、良性運轉」的創新機制，為桂楊園居民區注入了可持續的善治動能。停車費、廣告費等公共收益，如今已成為滋養社區的「源頭活水」。在黨建引領居委會、業委會、物業「三駕馬車」的強力推動下，公共收益「反哺」小區維修基金的新興模式已在兩個小區內落地生根，而這筆寶貴的「活錢」也迅速轉化為了解決民生痛點、提升環境品質的實效，成功解決擾民樹修剪、老舊滅火器批量更新等「急難愁盼」問題。此外，「質價雙提升」的探索實踐，還更深層次觸發了基層自治的流程再造與長效機制的科學構建——在做好基礎服務的基礎上，物業方廣泛收集來自社區居民的意見和建議，社區內定期召開居委會、業委會、物業的三方議事會，通過「議題收集-分級協商-共識決策-落地跟蹤」的規範流程，實現訴求的閉環響應與問題的源頭化解，並將協商共治固化為長效運行機制。這不僅大幅提升了社區自治共治的工作效率，更將矛盾化解於前端，形成了一條清晰、可預期的解決路徑。服務有質的提升，讓居民心甘情願為價值買單；收益按規反哺，讓社區積累起自我更新的能力；流程規範高效，讓矛盾化解在萌芽、共識凝聚於協商；多方良性互動，為基層治理注入源源不斷的自治活力與共治智慧……這場黨建引領下的物業治理「質價之變」，成功開啟了桂楊園居民區基層治理的善治循環。「現在機制轉起來了，問題解決了，錢花得明白了，人心也更凝聚在一起，自治共治更有力量了。」周利華表示，接下來，黨總支將持續深化「質價雙提升」機制內涵，鞏固現有治理成果，進一步激發居民參與社區事務的主動性和創造性，共繪品質家園新畫卷。
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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