中南林業科技大學原黨委副書記、校長廖小平被「雙開」
2026-02-04 02:21 9,281次浏览西安8月8日電 (楊英琦)近年來，陝西稅務部門積極探索構建覆蓋小微企業從孕育初創到發展壯大，再到轉型升級的全生命周期服務體系。其中，聚焦政策啟蒙，陝西稅務部門為新辦小微企業策劃「開業第一課」，幫助新辦企業快速渡過新手期。今年以來，已有超10萬戶新辦小微企業走進「課堂」。 據了解，小微經營主體在初創、成長、發展等過程中，各階段的經營狀況和涉稅需求都存在差異，對此，陝西稅務部門始終把服務小微企業健康發展擺在突出位置，為小微企業發展紓困解難。 針對新辦小微企業經營中遇到對納稅申報、涉稅政策等方面把握不全不細的情況，「開業第一課」通過課前問需、課中精講、課後提升，做好服務「第一站」。在課前，通過稅收大數據分析、12366熱線、稅企面對面座談會等渠道收集企業關切，梳理出高頻問題清單，形成涵蓋註冊登記、發票開具、稅費申報等內容的易懂易用課程包。課中，採用線上線下融合的方式開展精準輔導。線上平臺推送圖文、動畫、視頻課程，線下提供面對面的政策解讀和實操輔導。課後，建立效果評價機制，定期進行效果回訪。提供「體檢式」輔導，及時提醒新辦企業修正申報錯誤、補正資料，確保應享盡享稅費優惠，遠離違規風險。今年以來，陝西省累計向超10萬戶新辦小微企業推送「開業第一課」。 為破解小微企業「找政策難、享優惠繁」的問題，陝西稅務部門創新開展「稅惠到坊——稅費服務進社區」活動，變「企業找政策」為「政策、服務找企業」，提升稅費服務的主動性、精準性和便捷性，一方面在社區街道設立「稅費服務驛站」，面對面、點對點、手把手開展政策宣傳和輔導，另一方面，針對關注高的涉稅費事項，聯合網格員、社區工作者、稅費服務志願者，打造「門口辦+社區辦+上門辦」的集成服務矩陣，及時響應訴求，回應關切。 小微企業規模小、資產少，在升級轉型過程中面臨融資渠道窄、能力弱等問題。對此，陝西稅務部門深化「銀稅互動」，幫助小微企業將良好的納稅信用轉化為融資信用，今年1月至6月，助力15.27萬戶小微企業和個體工商戶獲得貸款1257.47億元，資金規模同比增長10.45%。工作中，積極會同合作商業銀行，對資金需求較迫切的數字經濟、生物醫藥、人工智慧等科技創新行業進行分析研判，深度挖掘利用納稅信用數據價值，全力做好助企惠企服務。 國家稅務總局陝西省稅務局納稅服務處副處長胡崗表示，下一步，陝西稅務部門將繼續聚焦政策落實的「最後一公裡」，服務響應的「最快一公裡」，訴求解決的「最優一公裡」，會同相關部門，聯合推出更多適用、有效的服務舉措，為小微企業發展壯大提效賦能。(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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