業界談房地產業未來：從「賣空間」到「賦能產業」共成長
2026-03-11 23:05 2,234次浏览雲南安寧8月14日電(記者 李京澤)8月14日，中共中央政治局委員、外交部長王毅在雲南安寧會見來華出席瀾湄合作第十次外長會的越南副總理兼外長裴青山。 王毅表示，今年是中國人民抗日戰爭勝利和聯合國成立80周年，也是越南建國80周年、南方解放50周年。中越雙方在爭取民族獨立和國家解放的歲月裡肝膽相照、守望相助，結下了「同志加兄弟」的深厚情誼，在改革開放和革新事業中相互支持、攜手並進，走出了符合自身國情的社會主義現代化道路。面對百年變局，中方願同越方一道，賡續傳統友誼，加強戰略互信，落實好習近平總書記、國家主席對越南國事訪問成果，攜手構建具有戰略意義的中越命運共同體，讓中越互利合作更多惠及兩國人民，為地區和平與穩定作出應有貢獻。 王毅說，中越經貿聯繫密切，雙方要共同反對單邊主義、保護主義，維護自由貿易規則和國際貿易體制。中方支持越南建設獨立自主的經濟體系，鼓勵中國企業赴越投資興業，願同越方拓展人工智慧、數字經濟、商用飛機等新興領域合作，為越南農產品輸華和在華設立貿易促進機構提供便利，希望越方為中國企業提供良好營商環境。雙方要繼續辦好建交75周年暨「中越人文交流年」系列活動和越南青年來華「紅色研學之旅」，讓中越友好真正深入人心。 裴青山轉達蘇林總書記對習近平總書記的誠摯問候。裴青山表示，越中關係發展強勁，兩國高層互訪頻密，務實合作深化，地方交往、人文交流活躍，多邊協調卓有成效。越方願同中方共同規劃好下半年兩國高層交往，提升貿易投資、鐵路聯通、執法安全、科技創新等領域合作水平，推動取得更多成果。當前國際地區形勢發生複雜變化，越方期待同中方保持戰略溝通，加強團結合作，在多邊平臺相互支持，共同維護地區和平穩定。越方高度重視瀾湄合作，讚賞中方所作貢獻，願同各方共同努力，確保此次外長會取得圓滿成功，為領導人會議做好準備。 王毅說，瀾湄合作十年成果斐然，各方要總結經驗，籌備好領導人會議，推動合作進入新階段，邁上新臺階。 雙方還就南海問題等交換了意見。(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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