8月22日「農產品批發價格200指數」比昨天下降0.04個點
2026-02-06 17:17 3,189次浏览「以前綠化帶裡、樓道口全是橫七豎八的共享單車，物業光清理就得花大半天，其他活都顧不上了。」近日，金山區石化街道柳城居民區志願者寇師傅望著如今清爽整潔的小區環境，感慨不已。曾幾何時，共享單車亂停放像一塊「心病」，壓在石化街道多個社區的居委、物業和居民心頭。而如今，隨著企業、社區、居民三方形成治理閉環，「單車圍城」的困局正被悄然破解。在柳城居民區，「單車圍城」的景象曾十分突出，鮮亮的單車擠佔消防通道、霸佔機動車位，不僅破壞社區環境，更讓居民出行添堵。「部分居民圖一時方便隨意停放，單車企業為搶佔市場過量投放卻疏於管理，而社區雖有治理之心，但僅靠「軟手段」，效果杯水車薪。」 柳城居民區黨總支書記範向紅坦言。轉機始於一場「破冰」會談。在石化街道城運中心的牽線下，範向紅與哈囉單車金山區域負責人實地勘察問題最突出的石化六村、八村，共同開出「疏堵結合」的良方。小區入口處設置智能電子圍欄，劃出內部禁停區域，單車一旦試圖進入或違規停放，GPS定位系統立即響應，車輛自動上鎖並發出警示，從源頭卡住「任性」停放的閘門。同時，小區外圍則科學布設寬敞的專用停車區，為共享單車安好「家」，引導居民養成「有位停車」的習慣。哈囉單車也增派運維人手，利用GPS定位每日巡查，對違規停放車輛做到「即停即清」。如今的柳城社區，曾經被單車侵佔的綠化帶重現生機，樓道門口暢通無阻。「現在清爽多了！物業能把精力轉到其他服務上，大家看著也舒心。」 臨南物業衛零管理處陸經理笑著告訴記者。數據顯示，當地共享單車亂停放現象銳減了95%以上。這樣的改變也在臨蒙、山鑫、濱二、山龍等居民區上演。各小區居委會、物業組建「車輪護衛隊」，新山龍物業陶經理帶著隊員每天地毯式巡查，他們工具包裡備著的撬棍和液壓剪專門用來「解救」被私鎖的單車；門崗保安看到騎共享單車進小區的居民，會立刻上前溫馨提示：「請您停到對面畫線區域，謝謝配合。」從居委會與企業的「破冰會談」到保安的一句暖心提醒，這場治理實踐道出社區治理的「密碼」，當企業精準投放、社區精細管理、居民精心呵護形成閉環，曾經橫亙在樓道口的「鋼鐵路障」，終將化作城市文明的新坐標。
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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