這波誇誇直接把氛圍拉滿！河南小哥即興Rap狂贊外國美女，小姐姐：我是誰我在哪？
2026-01-18 21:10 8,837次浏览泉州8月1日電 題：探訪泉州法院：半城煙火半城「花」 記者 張素 一句「半城煙火半城仙」，是泉州這座歷史文化名城的標註。 7月31日，記者隨最高人民法院新聞局赴泉州開展集中採訪活動。聽當地法院代表說起司法服務高質量發展的生動實踐，可謂「半城煙火半城『花』」。 7月23日晚，福建泉州，遊客簪花圍遊覽西街。記者 王東明 攝 花，在頭上。 近年來，蟳埔簪花圍在全國走紅，各地遊客慕名前來，帶火了當地文旅產業。2024年，泉州市全年遊客接待量1億多人次、首次突破億人次大關，遊客旅遊總花費1211.40億元(人民幣，下同)、增長20.8%。 蟳埔女「晴天姐姐」多年來一直致力於傳播民俗文化。她說，高峰時期一天要為100多名客人簪花，「而在三四年前，我們去外地推廣簪花時無人問津。」 數據亮眼，背後有泉州法院以創新守護傳承，為文旅經濟繁榮添磚加瓦：設立「泉州市文旅產業及世遺保護司法示範基地」，與文旅局、市場監管局等部門共同籤訂《建立泉州文化遺產保護多元協作機制合作協議》，建設「法沁文馨」文化遺產智慧財產權保護工作站…… 泉州市中級人民法院智慧財產權庭庭長張東亞介紹說，依託上述機制，成功引導商標權利人向市文旅集團無償捐贈「簪花圍」商標。「我們從全市層面合力保護商標，有利於匯聚更多力量，將『簪花圍』做大做強。」 花，也在瓷上。 德化白瓷胎釉純白，瓷質緻密，溫潤如玉。據不完全統計，在泉州市德化縣現有陶瓷企業4000多家，從業人員10多萬人，是全國最大的陶瓷工藝品生產和出口基地。 不過，涉陶瓷智慧財產權糾紛長期存在「舉證難」「周期長」「成本高」「賠償低」等問題。 一起案例顯示，陶瓷藝術大師徐某創作的「福海升蓮」一經推出就大受歡迎，沒過多久就被其他省份的公司仿製、銷售。原告代理律師黃玉樹告訴記者，由於涉及跨域，類似案件從立案到結案至少需要一年時間。 得益於泉州、景德鎮、潮州三地中院在2024年構建了智慧財產權跨域司法保護協作框架，法院快速啟動前端聯調防治、跨域訴訟聯動等工作機制，協助原告公司在3天之內聯繫到被告方。「最短時間讓侵權人停止侵權，我們都沒想到這麼快。」黃玉樹說。 今年4月，跨省陶瓷類智慧財產權司法保護協作機制正式建立。此舉在總結三地跨域協作實踐經驗的基礎上，擴容河北唐山、江蘇無錫等全國八大陶瓷產區的市、縣兩級法院和知識產權局，打造「前端聯調防治、跨域訴訟聯動、辦案互助協作、專家資源庫共享、跨域聯動執行」的司法行政保護工作格局。 花，還在樓上。 近年來，泉州常住人口持續增長。去年9月，針對住建領域糾紛多、疑難複雜、民生關切等特點，泉州市住建領域協同解紛中心(下稱「解紛中心」)應運而生。該中心整合人大、政協、行政、司法、行業協會等力量，集中調解物業、建設工程、房地產租賃、房屋買賣等住建領域糾紛。 7月31日下午5時許，記者走進位於泉州市建築產業園的解紛中心，物業房地產糾紛調解室人聲鼎沸。已退休的陳法官說，有了這個機制，一些糾紛可以在更前端得以化解，「既方便當事人選擇多種渠道解決問題，也能減輕法院的辦案壓力」。 據統計，解紛中心成立以來，截至今年7月，調解糾紛2483件，成功化解701件，標的額2740萬元。物業糾紛先行調解率同比上升17%，建工案件平均審理周期縮短20餘天，有效減輕當事人訴累，節約司法資源。 半城煙火，千年風華。泉州市以刺桐為市花，由於尚未進入花期，此次集中採訪活動期間「初見枝頭萬綠濃」。聽當地人說，待其盛開時紅紅火火，好似「閩海雲霞」。 面向未來，泉州法院將繼續聚焦企業司法需求，在審執提質增效、強化產權保護、優化涉企服務等方面下功夫。 「我們將以更優司法作風，更實司法舉措服務發展大局，為泉州高質量發展作出新的更大貢獻。」泉州市中級人民法院黨組成員、副院長李瑞陽說。(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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