德國柏林：雙胞胎大熊貓「夢好」「夢甜」迎一周歲生日
2026-02-09 09:56 2,815次浏览濟南8月7日電(周藝偉)黃河流域生態環境保護司法協作機制建設活動7日在山東濟南舉行。活動上，濟南鐵路運輸中級法院與鄭州鐵路運輸中級法院、西安鐵路運輸中級法院、西寧鐵路運輸法院等沿黃鐵路法院共同籤署《黃河流域環資審判集中管轄鐵路法院司法協作協議》(以下簡稱《協議》)，標誌著中國首個沿黃鐵路法院黃河全流域生態環境保護司法協作機制正式成立。 黃河流域環資審判集中管轄鐵路法院司法協作協議籤約儀式現場。周藝偉 攝 《協議》旨在加強協作法院之間在立案、審判、執行、調研等方面的協作與交流。通過統一裁判尺度、提升審判質效，為構建黃河流域上中下遊「大保護」格局築牢司法根基，為黃河流域生態保護和高質量發展提供司法服務和保障。 在具體協作內容上，《協議》明確了在信息共享、審判執行協作、業務交流、生態修復及多元共治等方面的協作目標，形成司法保護合力，共同探索黃河流域省際合作與流域治理新路徑。 以審判執行協作為例，對於涉及大氣汙染、水汙染、土壤汙染、生物多樣性保護等跨行政區域的環境資源執行案件，協作法院將加強跨區域執行聯動，共同推進跨區域生態環境修復、禁止或限制行為、勞務代償、第三方治理、金錢賠償等事項的落實。 《協議》指出，協作法院將結合黃河流域生態特點和案件實際情況，共同探索創新生態修複方式，推廣適用增殖放流、補植復綠、勞務代償、生態碳匯等多元化生態修復責任承擔方式，確保受損生態環境能得到及時有效修復。 為確保司法協作目標的實現，《協議》還構建了一系列保障機制，包括黃河流域環境資源審判信息共享平臺、環境資源案件法律適用疑難問題研討機制、環境資源案件執行協作機制等。 「這是沿黃鐵路法院集中管轄環資案件以來，首次建立黃河全流域性質的司法協作機制，對於貫徹最高人民法院黃河流域司法保護工作推進會精神，助力黃河流域大保護、大治理具有重要意義。」濟南鐵路運輸中級法院黨組書記、院長李軍表示。 山東省高級人民法院環境資源審判庭副庭長劉加鵬認為，此次黃河全流域生態環境保護司法協作機制的建立，首次在沿黃鐵路法院系統內構建起覆蓋黃河全流域的司法協作網絡，是在案件集中管轄層面的一次關鍵性深化和具體落實。「希望這一協作機制能在信息共享、案件協調、證據調取、裁判尺度統一等關鍵環節探索出可複製推廣的協作模式，破解跨域環境司法難題。」(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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