國家能源局：紮實推進能源綠色低碳轉型發展
2026-01-19 06:08 4,973次浏览武漢晚報訊(記者冷靖華)8月8日，武漢房地產經紀與租賃協會最新數據顯示，2025年7月，武漢二手住房成交7605套，環比6月增長3.43%，與去年同期基本持平。業內專業人士分析認為，該數據可看出7月仍延續了二季度以來的回暖態勢。 8日上午，優居武漢·住上房茶碼頭店內一片繁忙。經紀人或與客戶一對一溝通需求，或整理房源信息聯繫房東，電話聲與交談聲交織。 「最近每周都有不少客戶進進出出，比去年同期多了很多。」店長柯尊偉介紹，7月門店來訪量達45組，同比增長55%，成交量8套，同比增200%，「剛需客戶佔比45%，主要看中小戶型和交通配套；改善型客戶則更關注面積和小區環境，還有些重視配套環境的改善型購房人看中規劃中的地鐵或商業中心區域」。 「我主要看重今年地產政策紅利和這個樓盤的地段優勢。」剛在武昌區購入一套105平方米三房的購房人李悅，是本輪迴暖的典型縮影。這位32歲的網際網路從業者，最近終於和丈夫結束了三年租房生活，選擇購買二手房，「新房交房時間不確定，租房周邊配套也不完善，買二手房就正好不用考慮這些問題。房貸利率下調後，月供省了近千元；契稅優惠又節省1萬元，壓力小了很多」。 柯尊偉透露，7月門店成交以房齡10年內、交通便利的房源為主。「這類房子質量有保障，居住舒適，雖然行情未達高峰，但性價比凸顯。」他觀察到，除剛需外，改善型需求佔比25%，部分業主借市場活躍期置換房產，而學區房因政策調整和人口變化，轉手難度增加。 武漢房地產經紀與租賃協會發展研究中心負責人明晶晶分析，當前二手房市場已從「學區驅動」轉向「居住屬性」，隨著交通、商業配套完善，穩中緩升態勢有望延續，購房人信心正逐步恢復。從7月成交數據來看，洪山區、漢陽區等次新房集中區域成交活躍，100平方米左右三房、地鐵出行便利的房源仍是主流，學區房熱度則因政策調整和需求變化出現降溫。洪山區高校聚集、產業升級吸引年輕人，武昌區配套成熟，江岸區商業發達，共同支撐了區域活躍度。
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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