部分託育機構降價一半以上，「帶娃難」能否順利破解？
2026-03-18 06:44 1,357次浏览8月13日電(記者 石睿)8月13日，截至發稿，已有17家銀行發布關於個人消費貸款貼息工作的公告，將嚴格執行《關於印發<個人消費貸款財政貼息政策實施方案>的通知》，推進個人消費貸款貼息相關工作。 多家銀行明確，自2025年9月1日起，對符合上述通知要求的客戶進行貼息，並強調辦理個人消費貸款貼息不收取任何服務費用，沒有委託官方渠道以外的任何機構、人員代為辦理，請廣大客戶謹防各種形式的詐騙，保障財產和信息安全。 根據《個人消費貸款財政貼息政策實施方案》(下次《方案》)，政策實施時間在2025年9月1日至2026年8月31日期間，貼息範圍包括單筆5萬元以下消費，以及單筆5萬元及以上重點領域消費，年貼息比例為1個百分點。 《方案》顯示，參與政策實施的貸款經辦機構包括18家銀行，分別是6家國有大型商業銀行、12家全國性股份制商業銀行，以及5家其他個人消費貸款發放機構。 12日，三部門發布《方案》當天，農業銀行、郵儲銀行、興業銀行、廣發銀行、浦發銀行、浙商銀行等率先響應，宣布將依法合規推進個人消費貸款貼息工作。13日，工商銀行、中國銀行、建設銀行、交通銀行、中信銀行、光大銀行、華夏銀行、民生銀行、招商銀行、平安銀行、渤海銀行等陸續發布公告。 金融監管總局新聞發言人、政策研究司司長郭武平在13日國新辦舉行的新聞發布會上介紹，個人消費貸款貼息政策涉及千家萬戶，貸款經辦機構需做好三方面工作。 在信貸管理方面，貸款經辦機構按照市場化、法治化原則和相關信貸管理規定自主開展差異化授信，合理設置消費貸款的額度、期限、利率，自主決策貸款發放條件並及時發放貸款資金。完善貸款合同條款，嚴格借款人授信評審和貸後管理要求，主要是圍繞消費重點場景、重點群體做好金融服務，提振消費和擴大內需。 在貸款用途方面，貸款經辦機構要健全信息系統，對貸款帳戶符合條件的消費信息進行識別。符合條件的消費包括單筆5萬元以下消費，以及單筆5萬元以上的重點領域消費。同時，按照財政部的規定和要求，貸款經辦機構要有效加強貸款資金用途管理和風險管控，防止挪用於非消費領域和套取貼息資金。 在監督管理方面，金融監管總局將督促貸款經辦機構按照財政部規定和要求，做好貸款貼息資金的測算、審核、申請工作。經辦機構對貼息數據和相關材料的真實性、合規性、準確性負責。金融監管總局督促貸款經辦機構總部，建立健全內部問題核查和處理機制，發現問題及時糾正，加強金融消費者權益保護。(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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