專家：中國收復西沙和南沙群島主權是戰後南海秩序重要組成部分
2026-02-20 14:17 2,625次浏览巨大的電子屏幕上實時跳動著各項生產數據，坐在電腦前的操作人員各司其職，正通過生產智能化平臺遠程監控生產現場的各項運行指標……近日，記者走進位於吉林省吉林市磐石市的磐石建龍鋼鐵有限公司，在其智造中心的集控大廳內看到了一個傳統製造企業的「智造」轉型路徑。 近幾年，我國鋼鐵行業正經歷從「增量發展」向「減量發展、存量優化」轉變。在此背景下，推進數位化轉型、智能化升級成為鋼鐵企業突破效率瓶頸、實現逆境突圍的核心動力。 「我們積極推進大數據系統與智能製造應用，以『磐石建龍系統管理平臺』建設為核心，目前已根據生產需求自主開發包括智慧安全管控平臺、生產監控預警系統、智慧質量管控平臺、檢修預測模型等在內的各類系統150餘項，實現26個崗位集中控制。」磐石建龍人事行政處處長孫飛說，數字賦能不僅大幅提升了企業的生產效率和管理效率，還通過對相關數據的高效分析，為企業精準決策提供了科學依據。 集控大廳內，磐石建龍工程設備處應用開發室主任辛宏波告訴記者，右側大屏顯示的是40MW智慧發電指揮平臺，通過現場的無人巡檢、智能點檢以及無人值守系統，操作人員坐在集控大廳就能進行操控，這在國內鋼鐵企業自備電廠中達到了領先水平。 這也是磐石建龍開展智能化轉型升級的縮影。據介紹，公司先是對廠區網絡進行深度改造，支撐數據平臺實現約5000筆數據的秒級處理能力，然後通過對現場生產工藝和生產工序的改造，打造了一個全流程的智能化工廠。目前，企業已實現發電、水系統、原料等工序的協同工作。 「在數據利用方面，現在我們已經由原來的事後分析向事前預測和事中管控轉變。以設備預警系統為例，設備還沒有達到停機的狀態，系統就會發出警示，提醒我們利用生產空餘時間對設備進行幹預，改變了以往設備趴窩後再緊急搶修的被動狀態。」辛宏波說，平臺管理深入各個系統，正在幫助企業不斷提升精細化管理水平。 孫飛表示，公司將持續強化人工智慧與5G應用為生產提供系統服務，推進位造技術突破和工藝創新，力爭打造覆蓋全供應鏈、全生產線、全生命周期的科學化管控新模式。
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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