擎起大國威儀——記抗戰勝利80周年閱兵活動3名旗手
2026-03-16 00:22 2,856次浏览海口8月8日電 (記者 王子謙)海南省新聞辦公室8日舉辦發布會，解讀新近實施的《海南自由貿易港外商投資條例》(簡稱《條例》)。海南省人大常委會法制工作委員會副主任林崇高說，《條例》創新外商投資促進舉措，以更大力度推動外商投資環境提升，著力構建更加自由、更加便利、更加開放的外商投資制度。 林崇高說，《條例》緊扣更大力度、更加有效吸引和利用外商投資要求，明確圍繞海南自貿港旅遊業、現代服務業、高新技術產業和熱帶特色高效農業四大重點產業，聚焦「五向圖強」(向種圖強、向海圖強、向天圖強、向數圖強、向綠圖強)領域，推動放寬外資準入。比如，率先實施生物技術和獨資醫院、獨資金融機構、境外獨立辦學等領域相關擴大開放試點政策。《條例》實施投資便利化「組合拳」，加速匯聚全球資源。比如，在招商引資方面，創新招商機制，引導外資投向重點產業領域。 《條例》 還充分發揮金融支持服務外商投資作用。一方面，貫徹落實國家關於金融支持海南全面深化改革開放的各項創新舉措，支持各行業金融機構開展多功能自由貿易帳戶業務，擴展智慧財產權質押融資、智慧財產權證券化等融資服務，優化和創新開發保險產品等。另一方面，《條例》在合格境外有限合伙人、股權投資、再投資等方面豐富和優化相關服務保障措施。 林崇高提到，《條例》還主動對標國際高標準經貿規則，對標《全面與進步跨太平洋夥伴關係協定》(CPTPP)投資、環境、政府採購、透明度和反腐敗等章節，以及《取消外國公文書認證要求的公約》的有關要求，與國際深度接軌。例如在環境保護方面，鼓勵外商投資企業自願遵循企業社會責任原則，踐行環境、社會和治理的理念，提升可持續發展能力。在外資平等對待方面，圍繞政府採購、標準化工作和政策透明度等方面作出更開放、更便利的制度設計。在外資企業登記便利化方面，在全國率先推行符合條件的外國投資者主體資格或者身份證明等材料免於公證、認證或者附加證明書制度。 林崇高表示，聚焦外資「急難愁盼」問題，海南以「硬舉措」和「軟服務」持續優化外商投資環境。《條例》加強了對外國投資者、外商投資企業合法權益的保護，明確出資、收益等的自由匯入和匯出、政府承諾和合同約定的履行、網絡侵害合法權益行為的處置等規定。建立完善多元糾紛化解機制，推動調解、仲裁規則與國際接軌，為外國投資者、外商投資企業提供高效、便捷的糾紛解決途徑。 與此同時，《條例》還完善外商投資全過程服務保障措施。明確建立政府主導、多方參與的外商投資服務體系，完善外商投資服務平臺建設，創新設置了企業首席服務專員、在政務服務辦事場所設立國際服務專區等制度。加強政企溝通，明確完善外商投資企業投訴跨部門協調工作制度，實現全流程線上辦理。 林崇高說，《條例》還在簡化外資企業登記辦理流程，規範信息報送，優化出入境、停居留政策，指導申請經認證的經營者等方面作出了規定，為外商投資企業發展提供了更多要素支持。(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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