破局！千萬項資管雲榮獲博鰲「年度影響力不動產資管數位化服務商」
2025-10-27 03:37 5,735次浏览烏魯木齊8月10日電 題：探訪絲綢之路經濟帶法務區：絲絲入扣解「法結」 記者 張素 絲路飄帶、山泉河流，象徵地理相連、人文相親；和平鴿、天平、駱駝等元素，特別是採用新疆標誌絲綢艾德萊斯顏色形成一個「法」字，彰顯為各類市場主體提供一站式全過程法律服務和商事爭端解決服務、以司法之力服務保障絲綢之路經濟帶建設的理念…… 近日，記者實地探訪位於烏魯木齊高新區(新市區)的絲綢之路經濟帶法務區(下稱「法務區」)。 8月8日，記者探訪位於烏魯木齊高新區(新市區)的絲綢之路經濟帶法務區。圖為法務區內設立的烏魯木齊國際商事爭端解決中心。 記者 易海菲 攝 2024年11月17日，中國(新疆)自由貿易試驗區設立一周年之際，法務區正式揭牌。這裡設有中國(新疆)自由貿易試驗區烏魯木齊片區法庭、檢察綜合服務中心、烏魯木齊國際仲裁院等功能板塊，集聚法院、檢察、仲裁、律師、公證、司法鑑定、商事調解等資源。 中國最高人民檢察院新聞辦公室近日在烏魯木齊組織開展集中採訪活動。記者探訪法務區內的檢察綜合服務中心時，見到某公司中國區政企業務品牌保護總監張倫，他來諮詢一起侵犯智慧財產權刑事案件的後續情況。 「檢察人員不僅依法保障了權利人合法權益，引導權利人實質性參與訴訟，還支持權利人提起刑事附帶民事訴訟並主動調解。」張倫說，得益於人民檢察院向犯罪嫌疑人釋明智慧財產權侵權應當承擔的刑事、民事責任，促使犯罪嫌疑人自願賠償，「我們已獲賠1800萬元(人民幣，下同)，不僅挽回了經濟損失，更起到震懾市場的作用」。 「這起案件特點在於全鏈條打擊侵犯智慧財產權犯罪，追贓挽損力度也比較顯著。通過依法辦案，切實助推新質生產力發展。」烏魯木齊市人民檢察院經濟犯罪檢察部副主任智慧說。 8月8日，記者探訪位於烏魯木齊高新區(新市區)的絲綢之路經濟帶法務區。圖為在檢察綜合服務中心，檢察官為企業代表提供法務諮詢。 記者 易海菲 攝 據介紹，烏魯木齊市人民檢察院在該法務區設立檢察綜合服務中心，2024年10月9日，首批13名檢察人員進駐檢察綜合服務中心，開展來訪群眾接待、法律諮詢服務等檢察業務工作。而在法務區，司法力量「物理聚合」更激發了「化學反應」，有效提高辦事效率。 當地某藥企代表武加衝就在法務區內解決了一樁「糟心事」。客戶拖欠貨款後失聯近一年時間，毫無頭緒的他來到這裡尋求幫助。 「檢察官告訴我如何追索貨款，法官幫我聯繫到對方，沒用多久就成功調解，特別便利。」武加衝說，如今親友或同行再遇類似困難，自己都會介紹他們來法務區諮詢。 近年來，中國與中亞地區經貿往來持續深化，貿易規模穩步擴大。得益於政策驅動與區域合作深化，今年前5個月，新疆對中亞五國進出口總值超千億元，佔中國對中亞五國進出口總值的39.4%。 法務區內「中亞元素」也很常見，比如分別繪有中亞五國地標建築的時鐘高掛牆上，展示屏滾動播放中亞五國法律服務概況。 數據顯示，中國(新疆)自由貿易試驗區烏魯木齊片區法庭入駐法務區以來，累計受理涉自貿案件1902件，其中涉外案件29件，外籍當事人涉及14個國家或地區，其中中亞國家佔比17%，包括哈薩克斯坦、烏茲別克斯坦、吉爾吉斯斯坦。 另據介紹，新疆律師協會選派熟悉中亞國家法律與語言的工作人員，為律師開展、拓展國際業務提供指導與支持。中國(新疆)自由貿易試驗區烏魯木齊片區法庭依託新疆大學擁有的中亞五國法律庫和專業師生團隊，提供外國法律查明服務。 「烏魯木齊檢察機關還將結合法務區建設發展需求，積極探索開展涉外法律服務和檢察國際合作交流，發揮檢察綜合服務中心職能作用，為自貿區發展營造公正公開透明的法治環境。」烏魯木齊市人民檢察院黨組成員、副檢察長劉華英說。 駝鈴悠遠，法潤天山，更多新絲路傳奇還將在這裡上演。(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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