讓大學新生平穩完成心理「成人禮」
2026-02-08 01:51 1,423次浏览提振消費既是事關激活內需新動能、經濟發展的宏大課題，也是人民群眾提升生活品質的現實關切。將提振消費與惠民生結合起來，需要在擴大內需、推動經濟高質量發展中找到關鍵突破口。將提振消費與惠民生結合起來是經濟與民生發展的雙重需求。一方面，擴大內需是穩增長的核心抓手，消費對經濟增長的貢獻率已連續多年超過60%，成為拉動經濟的主引擎。當前居民消費意願不強，亟需通過政策聯動釋放更大潛力。另一方面，惠民生是提振消費的根本前提，消費的可持續增長依賴於居民「能消費、敢消費、願消費」。提高居民收入、完善社會保障、優化公共服務，是消除消費後顧之憂的關鍵。一段時間以來，一系列促消費政策的實施為提振消費、擴大內需提供了有力支撐。實踐證明，將消費與民生結合的政策以及多維舉措的協同取得了顯著效果。如：消費場景創新激活市場活力，冰雪經濟、銀髮消費等新增長點蓬勃發展；政策組合拳釋放乘數效應，以舊換新、消費券發放、服務消費提質等措施疊加，推動消費結構升級。相關政策在實施過程中也面臨一些阻力和挑戰：一是政策銜接不暢，不同部門制定的政策之間缺乏有效溝通與協調，導致提振消費與惠民生的政策目標、措施和實施時間存在不一致甚至相互衝突的情況。有的地方商務部門為了提振消費推出了購物補貼活動，但財政部門在預算安排上沒有充分考慮，導致補貼資金不能及時足額到位。二是政策落實不到位，國家出臺了促進新能源汽車消費的補貼政策，但在某些地區消費者對補貼政策的具體內容和申請流程還不了解，導致很多符合條件的消費者未能享受到補貼。三是市場供給與需求不匹配，商品和服務的供給結構與消費者的多樣化、個性化需求存在脫節現象，導致消費者找不到合適的商品和服務進行消費，影響了消費市場的活躍度。將提振消費和惠民生結合起來是一項具有重要戰略意義的舉措，要以增收減負夯實消費能力。提升居民收入，進行大規模職業技能培訓、拓寬農民增收渠道、提高養老金及醫保補助標準，增強消費底氣；實施定向惠民政策，向中低收入群體發放消費券，優先支持中小微企業，形成「促消費—穩就業—增收入」的良性循環。要以高質量供給激發消費需求。豐富產品服務，擴大「兩新」政策覆蓋品類，支持線上線下融合，發展智慧商圈、無人零售等新業態；培育新興領域，聚焦銀髮經濟、冰雪產業、數字消費，推動新能源汽車、智能家居等產業鏈協同發展。要以優化消費環境增強消費信心。完善基礎設施，降低物流成本，加快商貿物流和冷鏈體系建設，提升消費便利性；強化權益保障，落實帶薪休假制度，健全信用體系，嚴打亂罰款等行為，營造放心消費環境。要以普惠金融助力消費公平。下沉金融服務，針對農村地區、新市民群體提供定製化信貸支持，降低利率和分期門檻，緩解短期資金壓力；拓寬融資渠道，鼓勵金融機構發行金融債、ABS等工具，降低融資成本，擴大消費信貸覆蓋面。
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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