獨家視頻丨習近平：雙方要賡續傳統友誼 深化戰略互信 推動國際秩序朝著更加公正合理的方向發展
2026-03-05 12:58 5,569次浏览上海8月9日電(範宇斌)8日，2025長三角徽商建築產業發展大會在上海舉行。本次會議由徽商總會、上海市安徽商會指導，旨在匯聚徽商力量，共探建築產業升級與國際化發展的新路徑，推動長三角建築業高質量發展。 「以建築為代表的基建更新行業，一頭連著國家發展的宏大敘事，一頭繫著千家萬戶的煙火日常，是強國建設與民生福祉的交匯點。」上海市安徽商會會長洪清華表示，商會是政企協同的「潤滑劑」、資源整合的「加速器」。此次大會通過行業研討、資源對接、金融賦能等機制，擴大上下遊企業協作，以徽商的高質量發展推動行業高質量發展，更好地建設美好家園、服務國家戰略。 徽商總會副會長常前倉表示，當前建築行業已邁入高質量發展新階段，機遇與挑戰並存。徽商建築企業要以創新為引擎，堅定轉型升級之路，主動擁抱數字經濟浪潮，加大在智能製造、綠色建造等領域的投入，向價值鏈高端攀升；要強化產業鏈協同思維，深化上下遊融合，塑造共生共贏生態；要以文化為根基，將徽派美學與現代建築相融合，講好徽派建築故事。 江蘇省安徽商會輪值會長王志鵬表示，建築行業正經歷前所未有的變革，「城市更新」與「市場洗牌」是兩大關鍵戰役，希望徽商群體發揮團結互助的優良傳統，共建共享生態，實現共同發展。 在主題分享環節，發言嘉賓分享了品牌建設的核心要義與實踐經驗、以人為本的城市更新理念與實踐、建築行業走向國際化的前瞻性分析、新形勢下品牌升級的路徑。在「城市更新」「出海」兩場圓桌分享中，發言嘉賓結合各自企業實踐，圍繞技術創新、模式探索、文化傳承與可持續發展等維度展開探討。 籤約儀式現場。 上海市安徽商會供圖 會上，上海市安徽商會城市基建更新專業委員會副主任朱學輝、上海市安徽商會餐飲住宿專業委員會執行主任劉禮超代表各自專委會籤署了戰略合作協議。此次跨界合作將整合雙方資源，探索「基建更新」與「餐飲住宿」融合發展的新場景、新機遇。(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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