重慶市推進健全青少年心理疏導機制
2026-02-21 06:11 8,751次浏览上半年，中國外貿增速第一省是青海。 今年上半年，青海省完成進出口總值35.9億元，同比增57.7%，增速連續六個月位居全國第一；其中出口增長112.1%，進出口、出口增速雙雙領跑全國。 這份成績單背後，是青海立足高原特色、拓展開放通道、激發市場活力的獨特發展路徑。 特色是青海外貿發展的底氣。地處青藏高原，獨特的自然地理條件賦予了青海豐富的產業資源。這裡既有冷涼氣候孕育的綠色農產品，也有廣袤戈壁下蘊藏的清潔能源與鹽湖資源。青海沒有浪費這份饋贈，錨定自身優勢，讓高原特色成為外貿突圍的一大引擎。 青海油田100萬千瓦光伏電站。(無人機照片)圖/記者 馬銘言 攝 在農業領域，「青字號」農產品加速走向全球。 上半年，青海特色農產品出口至45個國家和地區，出口額增長56%達3.4億元，增速位居全國首位。 其中，冷涼蔬菜出口增長2倍左右，凍鱒魚等冷水魚相關產品首次出口日本，出口量、值領跑全國，「雙冷」產業成為青海外貿出海新引擎。 在工業領域，青海在綠色產業浪潮中搶佔一席之地。 上半年，新能源產品出口18億元，同比激增5.6倍，成為核心增長極。其中，鋰離子蓄電池出口14.4億元，同比增長32倍；鹽湖化工產品出口5.1億元，增長2.5倍，成為青海外貿新名片。 區域協同則為這份特色答卷添上濃墨重彩的一筆。 青海8個市州全面開展進出口業務，形成了梯次推進的開放格局。西寧市以光伏晶矽、鋰電池等產業扛起全省79.6%的進出口份額，發揮核心引擎作用；海東市實現馬鈴薯、油菜籽自營出口零突破，推動高原糧倉走向國際；海西州聚焦鹽湖精細化工，進出口同比增長1.5倍；海南州圍繞冷水魚和甘草精深加工產業擴容提質，進出口增長1.4倍。 各市州立足特色、協同發力，讓青海外貿基本盤愈發堅實。 如果說特色是青海外貿的內功，那麼開放便是打通「任督二脈」的關鍵。作為內陸高原省份，青海唯有主動聯通海外，才能讓特色資源真正走出去。 這些年，青海圍繞建設「綠色絲綢之路」，高水平協同共建西部陸海新通道，實施格爾木陸港型國家物流樞紐強基擴能工程，提升經格爾木、吉隆口岸至尼泊爾貿易通道能級，實現國際班列量質齊升。 上半年，青海與91個國家(地區)開展貿易，其中對67個共建「一帶一路」國家進出口29.6億元，增長78.7%，佔青海省外貿總值的82.5%。 政策護航則讓開放之路走得更穩。 青海省商務廳修訂完善外貿支持政策，著力破解企業跨境對接與融資難題；印發重點國際展會清單，靈活支持企業開拓國際市場；提升外綜服平臺水平，引導中小微企業開展進出口業務。 一項項舉措有效激活了經營主體活力。上半年，166家民營企業扛起青海87%的外貿總值，進出口增長89.3%，增速居全國第一。 當凍鱒魚登上日本餐桌，鋰電池點亮國際市場，藜麥種子在歐洲生根發芽……青海用實踐證明，內陸省份也能憑特色聯通全球，靠開放擁抱世界，書寫外貿高原奇蹟。 (「三裡河」工作室)
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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