中國增值稅法實施條例向社會公開徵求意見
2025-12-29 04:52 2,145次浏览為銘記歷史、緬懷先烈，8月13日，彭浦鎮「烽火記憶薪火相傳」中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年紀念活動在鎮社區文化活動中心舉行。活動以沉浸式藝術展演、情景互動、微黨課等多元形式，深情回望那段氣壯山河、浴血奮戰的崢嶸歲月，讓紅色基因在新時代的小鎮熱土上生生不息，薪火相傳。「我的樣子就是中國的模樣，當炬火去化作那道光。」活動現場，小熒星大寧校區聲樂社團班的孩子們以清澈稚嫩卻飽含力量的童聲演唱《有我》，傳遞著紅色血脈代代相傳的溫度與力量。彭浦鎮黨委副書記、鎮長何濤在致辭中指出，舉辦紀念抗戰勝利80周年活動，就是要弘揚精神、砥礪奮進，把偉大抗戰精神轉化融入到小鎮的全面建設，為推動小鎮高質量發提供強大的精神動力。他號召全鎮黨員幹部群眾不忘初心、牢記使命，以史為鑑汲取奮進力量，立足本職，以更加昂揚的姿態奮進新徵程、建功新時代。偉大抗戰精神是中華民族彌足珍貴的精神財富，值得一代又一代人繼承和弘揚。情景劇《永不褪色的紀律》通過深情的演繹，再現共產黨人嚴守「不拿群眾一針一線」的真實故事，生動詮釋了人民軍隊的鐵律初心。劇中，共產黨人在極端困難條件下依然堅守紀律的崇高精神，讓觀眾深刻認識到紀律如鐵、信仰如磐是抗戰勝利的基石，也是今天的寶貴精神財富。隨後，退役軍人代表以一曲《祖國不會忘記》銘記歷史，緬懷先烈。鏗鏘激越的歌聲，詮釋了勇往直前的攀登精神與無私奉獻的家國情懷。抗戰精神不僅是歷史的迴響，更是照亮新時代徵程的明燈。原上海警備區第一幹休所政委徐木林帶來的微黨課《懷念抗戰老英雄，爭做新時代先鋒》，深情講述了抗戰老英雄的英勇事跡，激勵大家在新時代繼續發揚抗戰精神，爭做先鋒模範；退役軍人帶來的舞蹈《軍人本色》，利落的動作、堅毅的眼神，展現了「退役不褪色、退伍不退志」的責任擔當和精神風貌，贏得陣陣喝彩；情景詩歌朗誦《烽火長明 青春同行》如同一場跨越80年的精神對話，飽含深情的詩句展現了新時代青年對烽火歲月的深刻感悟與傳承決心。彭浦鎮始終將傳承紅色基因視為重要使命，紮實推進紅色資源與「大思政課」深度融合，充分發揮紅色文化的育人功能。同時，著力把社會化擁軍作為雙擁工作品質提升的破題舉措，通過整合資源、多方聯動，引領帶動更多社會力量參與擁軍優屬工作，進一步激發轄區廣大居民、企業及社會各界愛軍擁軍熱情，組織鎮域內有意向參與擁軍優屬工作的企業單位，成立「雙擁聯盟」，涵蓋餐飲、住宿、醫療、養老等日常生活的各個領域，為退役軍人提供全方位的服務和支持。活動現場為微領地中環滬太路社區、上海愛以德高平護理院有限公司、上海好望角醫院有限公司三家優秀聯盟單位頒獎，表彰他們以實際行動詮釋新時代責任擔當，成為紅色精神的忠實踐行者。當激昂的歌舞《再一次出發》奏響終章，活動圓滿落幕。「烽火記憶 薪火相傳」，彭浦鎮的廣大黨員幹部將懷揣這份信念與榮光，在新時代的壯闊徵程上勇毅前行。展望未來，彭浦鎮將繼續以高度的歷史自覺與使命擔當，深入挖掘利用紅色資源，弘揚偉大抗戰精神，為推動小鎮高質量發展提供強大精神動力，共同書寫新時代的輝煌篇章。
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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