扎克伯格買11棟房子試圖連成片
2026-02-02 12:35 4,719次浏览8月8日，中國建設銀行在北京舉辦「揚帆出海金融護航──百城萬企穩外貿」系列活動啟動儀式暨北京首站活動，推出「穩外貿護航錦囊－五景十策」產品服務包，支持外貿企業開拓多元市場，增強抗風險能力。商務部、國家外匯管理局、中國電子口岸數據中心、中國出口信用保險公司、北京市貿促會等機構領導及近百家在京外貿企業代表參加活動。 建設銀行財務長生柳榮在致辭中表示，建設銀行堅決落實黨中央、國務院關於穩外貿、穩外資工作要求，不斷加大外貿企業金融服務供給。本次「揚帆出海金融護航──百城萬企穩外貿」系列活動將從北京出發，覆蓋全國100個外貿進出口重點城市，預計將觸達超過10000家外貿企業，推出「穩外貿護航錦囊－五景十策」產品服務包，涵蓋匯率避險、支付結算、外貿信貸、資產保值增值、關銀業務通辦五大場景以及十項產品服務，支持更多外貿企業拓市場、穩訂單、防風險。 在活動中，建設銀行相關領域工作人員圍繞人民幣匯率市場走勢、外貿金融服務和避險產品、北京地區特色金融服務等內容進行了分享。來自中國信保的業務代表專題講解了中國企業出海面臨的國別機遇與風險挑戰，向企業提出了務實管用的風險防控建議。 近年來，建設銀行不斷完善外貿金融產品服務矩陣，連續多年推出穩外貿方案及措施，為企業「揚帆出海」注入新動能。上半年，建設銀行服務外貿客戶近11萬戶，國際結算量超過8000億美元，其中跨境人民幣結算量超3萬億元，貿易融資投放超1萬億元。 建設銀行將繼續以服務實體經濟為己任，為更多企業提供更加優質、便利、普惠的金融服務，助力外貿企業在全球市場行穩致遠，為實現更高水平對外開放、構建新發展格局貢獻金融力量。
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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