來自三省七縣脫貧村的調研：「大伙兒的精氣神提起來了！」
2026-02-07 22:46 8,832次浏览在近代歷史的長河中，天津就像一顆璀璨的明珠，閃耀著創新的光芒，創造了我國第一輛自行車、第一塊手錶、第一臺照相機和電視機等諸多「第一」，海鷗、飛鴿等本土輕工業品牌更是成為一代人的國民記憶。時光流轉到當下，天津在科技、創新、智能領域持續發力，全力推動新質生產力蓬勃發展，而剛剛舉辦的「何以中國·和合共生」活動和即將到來的上合峰會，無疑為這座城市的發展提供了更為廣闊的舞臺。科技是第一生產力，創新是引領發展的第一動力。天津港作為我國重要的港口之一，已經成為科技應用的前沿陣地。如今，天津港利用5G、AI等先進技術，實現了港口自動駕駛、自動港口作業和遠程控制……巨大的貨櫃在無人駕駛車輛的精準操作下有序移動，港口作業人員通過遠程控制就能高效完成各項任務，一幅壯觀而又充滿科技感的畫面展現在眾人的眼前。科學技術的廣泛應用，最大程度地減少了投資成本和能耗，提高了港口的運營效率和安全性，為自身的發展注入了強大動力，也為全世界的港口智能化提供了可借鑑的「天津港方案」，成為國際標杆。智能科技的發展離不開創新人才的支撐。天津擁有眾多高等院校和科研機構，為科技創新提供了堅實的人才保障。以天津大學為例，這所誕生於1895年的中國第一所現代大學，一直以來秉持著興學強國的初心使命，去年開設了全國首個腦機接口本科專業，該專業的設立不僅填補了國內腦機交叉學科人才培養的空白，更在神經解碼算法與腦控機器人等方向取得突破性進展，通過校企聯合實驗室、技術轉化中心等通道，源源不斷注入天津智能科技產業鏈。從精密儀器製造到生物醫藥研發，從智慧城市建設到高端裝備升級，創新人才的智慧正深度重塑著產業形態，為城市新質生產力的躍升提供了澎湃動能。新質生產力的發展，不僅體現在科技的創新和突破上，還體現在產業轉型升級和融合發展上。在天津，傳統產業與新興科技正加速融合，以輕工業為例，曾經的海鷗、飛鴿等品牌在新時代藉助科技的力量煥發出新的生機。通過引入智能化生產設備和先進的管理系統，這些企業提高了生產效率和產品質量，實現了從傳統製造向智能製造的轉變。同時，科技企業與文化產業、旅遊業也實現了深度融合，海河遊船的「夜遊 +演藝」模式，將科技與文化、旅遊完美結合，讓遊客在欣賞海河美景的同時，還能體驗到科技帶來的獨特魅力。即將舉辦的上合峰會，對於天津來說，是一次展示科技實力和創新成果的重要契機。藉助上合峰會的東風，天津與其他成員國分享自己的科技成果和發展經驗，引進先進的技術和理念，進一步提升自身的科技創新能力和國際影響力，拓展更廣闊的市場，推動產業的國際化發展，為中國式現代化貢獻更多「津彩」力量。（羅瑞明）
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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