綠色低碳創新大會在浙江湖州發布《共築綠色未來》倡議
2025-10-23 03:40 6,423次浏览天津8月14日電 (記者 王君妍)記者14日從天津海關獲悉，一批24噸智利產西梅幹日前在天津口岸順利完成入境通關手續，標誌著智利輸華植物檢疫證書無紙化驗核試點在天津海關正式落地實施。 植物檢疫證書是官方部門出具的、證明植物或植物產品健康及衛生狀況的具有法律效力的文件，是此類產品通關時必須提供的重要官方證書。近年來，智利產豬肉、車釐子、核桃等優質農食產品不斷進入我國市場，豐富了消費者的餐桌。 為進一步提升中智兩國貿易便利化水平，海關總署與智利農業部積極推進中智檢驗檢疫證書無紙化進程。自2025年7月28日起，智利對輸往我國部分進境口岸的植物產品不再籤發紙質植物檢疫證書。 目前，澳大利亞、紐西蘭、智利、荷蘭及俄羅斯等國的部分輸華產品隨附的檢驗檢疫證書，可通過檢驗檢疫電子證書信息交換核查系統實現數據傳輸和解析展示，海關工作人員能夠藉助該系統交叉驗核證書電子信息與紙質正本，並查詢掌握貨物在國外的官方監管情況。 此次智利輸華植物檢疫證書在實現電子信息傳輸的基礎上，進一步升級為全面無紙化模式，即直接取消紙質證書，僅以電子證書作為通關憑證。這與此前部分國家「紙質證書與電子證書並行」模式形成顯著區別，不僅大幅拓寬了證書系統的應用場景，更為中智兩國進出口貿易打造了高效便捷的通關路徑，有力助推雙邊貿易提質增速。 「新模式實行後，我們在進口申報時不需要提交紙質植物檢疫證書，僅需在『單一窗口』錄入證書編號即可。單次可節約企業證書國際間寄遞費用及人工成本100元左右。」玖零(天津)報關有限公司經理劉亮說。 天津新港海關綜合業務二處相關負責人表示：「通過構建網絡化互聯、數位化感知、智能化分析、自動化作業的海關監管新模式，省去了比對紙質證書格式及籤章的環節，平均每票報關單可節省約30%的審單時長。同時，還能有效防範偽造、變造檢疫證書的風險，有利於營造公平公正、高效便捷的口岸營商環境。」(完)
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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