【牢記囑託·看見美好中國】「紅綠」生金 繪就老區新景
2026-01-19 05:37 6,963次浏览8月12日，「創客上海2025」暨第十屆「創客中國」上海中小企業創新創業大賽智能終端（時尚消費）賽道複賽（後稱：創新創業大賽複賽）在普陀區信泰中心「海聚英才」路演廳舉辦。本次創新創業大賽複賽由上海市中小企業發展服務中心、普陀區商務委指導，上海海蘊女性創業就業指導服務中心承辦。比賽規模翻倍路演現場即服務一線現場60餘個項目分兩組進行了精彩的路演展示，充分展現了智能終端與時尚消費領域的創新活力。今年參賽企業規模同比去年翻倍，並將「時尚消費」賽道升級為智能終端（時尚消費）賽道，設置2個路演大廳。現場為專家評委頒發了聘書。海蘊女性創業就業指導服務中心理事長楊震告訴記者，創新創業大賽複賽已經在普陀舉辦了五年，項目孵化並挖掘了不少極具潛力的企業。舉例而言，從大賽走出來的某企業專注於市場精準營銷，目前已成為一家專精特新企業，2024年產值已破億元；「孫北北麵包」則是連續第二年參賽，企業在去年獲獎後獲得相關投融資，今年企業繼續參賽，期待引入新的投資方賦能品牌未來發展。區商務委企業服務科相關負責人告訴記者，今年的路演現場特設普陀區觀察員席位及洽談區，區商務委與長徵投促中心相關人員在現場同步開展對接工作，介紹普陀區情區況，宣傳助企政策，促成多個項目落地意向。滬寧沿線城市企業踴躍參賽佔比約3成當前，普陀區正主動服務沿滬寧產業創新帶建設，努力把普陀區打造成沿滬寧產業創新帶的「引力場、智匯源、孵化器和服務中心」。記者了解到，今年的參賽企業中，有約3成企業來自於滬寧沿線城市，涵蓋社區服務、醫療健康、生物材料、餐飲美食、藝術設計等多個領域。上海智翼信息科技有限公司是一家服裝生產設備研發企業，總部位於上海，吊掛、裁剪機、鋪布機等生產廠房設於江蘇。企業研發總監張玉果表示，沿滬寧產業創新帶通過跨區域合作促進了創新鏈和產業鏈的無縫對接，希望通過在普陀參加比賽引入新的投資人，助力企業在服裝產業數位化、智能化上再邁進。江蘇清水源食品科技有限公司是泰州興化當地小有名氣的魚圓企業。負責人侯秋雲專程從泰州趕來普陀參賽，瞄準的就是上海這塊廣闊的市場。「一方面，我們正在加快布局上海線下商超打開品牌知名度，另一方面，也希望通過參與創新創業大賽引入來自上海和滬寧沿線城市的投資商，來提升設施設備能級。」侯秋雲坦言。項目還吸引了不少初創企業積極參賽。蘇州初笙活動策劃公司是一家策劃非遺文化活動的企業，目前企業營銷部門設在上海，對接和物料倉庫設立在蘇州市。從東華大學畢業的企業相關負責人李高安直言，滬蘇兩地通過滬寧高速連接，實現了一小時工作圈，蘇州作為一個倉儲、對接部門成本相對可控，而上海擁有眾多的時尚品牌、旺盛的企業需求，兩地合作前景廣闊。主辦單位將從參加複賽的企業中遴選出優秀案例若干名，推薦參加「創客上海2025」決賽。下一步，區商務委將充分發揮展會招商作用，通過大賽主動對接優質參賽項目及產業鏈上下遊企業，深度挖掘需求，搭建平臺為優秀項目對接資源、精準服務，吸引更多優秀項目落戶普陀。
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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