尋古蹟 看非遺 總書記重視文化傳承
2026-01-31 22:34 5,672次浏览近日，紀念中國農工民主黨成立95周年座談會以線上線下相結合的方式召開，農工黨中央機關設主會場，各省級組織設分會場。全國人大常委會副委員長、農工黨中央主席何維出席會議並講話。會議由全國政協副主席、農工黨中央常務副主席楊震主持。農工黨中央副主席王路、焦紅、呂忠梅、鄧蓉玲在主會場出席會議，但彥錚、張全在分會場出席會議並作為代表發言。 紀念中國農工民主黨成立95周年座談會現場。主辦方供圖 何維在講話中回顧了農工黨95年的光榮歷史，總結了農工黨在歷史進程中積累的寶貴經驗和優良傳統。何維強調，重溫農工黨的光榮歷史，要進一步增強接受中國共產黨領導的政治自覺和堅定走中國特色社會主義的道路自信，堅定對中國新型政黨制度的制度自信，傳承和弘揚多黨合作的優良傳統，在新徵程上實現參政履職新作為。 何維要求，站在新的歷史起點上，農工黨要廣泛凝聚人心、匯聚力量，在全面強化思想政治引領上取得新成效；要積極履行職能、服務大局，在助推中國式現代化建設上展現新作為；要著力推進自身建設、賡續優良傳統，在提升參政黨建設上彰顯新面貌。 楊震強調，要站穩政治立場，把握正確的政治方向，以更優良的作風，更加滿懷信心地朝著實現強國建設、民族復興偉業奮勇前進，以實際行動在新徵程上作出農工黨的新貢獻。 會上，8位與會代表回顧了農工黨的光榮歷史與重要貢獻，並結合參政履職實際，談弘揚優良傳統、樹立農工黨新時代新風尚的體會與認識。 中共中央統戰部一局相關負責同志應邀蒞會。部分農工黨中央委員、中央內部監督委員會委員、中央各專委會主任，中央機關各部門負責人、中央思想政治工作領導小組辦公室副主任，中央直屬機構和主辦社團負責人，各省級組織領導班子成員等參加會議。(完)(《中國新聞》報記者劉軍報導)
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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