小規模、低成本 老城區「微更新」煥發新活力
2026-01-04 21:46 4,256次浏览北京8月8日電 中國最高人民法院8日對外發布關於貫徹落實《中華人民共和國民營經濟促進法》的指導意見，旨在破解民營經濟發展中面臨的難題，為民營經濟健康發展提供更加有力的法治保障。 據悉，最高法全面總結人民法院審判執行工作實際，從總體要求、依法平等對待、引導守法規範經營、嚴格公正司法、健全公正司法體制機制等五個方面提出25條意見。 指導意見提出，堅持依法平等對待，保障各類經濟組織公平參與市場競爭。其中明確，落實全國統一的市場準入負面清單制度。在涉及建設工程、房地產、礦產資源以及水、電、氣、熱力等民商事案件審理中，準確把握自然壟斷行業、服務業等市場準入放寬對合同效力的影響，依法作出公正裁判。 指導意見要求著力促進解決拖欠民營經濟組織帳款問題。進一步完善拖欠民營經濟組織帳款預防和清理機制，全面落實快立、快保、快審、快執「綠色通道」工作要求，強化對拖欠主體的強制執行，積極運用交叉執行加大對拖欠民營經濟組織帳款案件執行力度。 圍繞助力民營經濟組織安全「出海」，指導意見稱，發布涉外商事審判報告和涉「一帶一路」建設典型案例，指導「走出去」企業積極提高風險防範意識，引導其依法合規經營。 指導意見要求依法加強產權司法保護，規範處置涉案財產，依法糾正涉企冤錯案件，保護民營經濟組織及其經營者人格權益，保護民營經濟組織及其經營者合法權益。 其中明確，依法再審糾正涉企冤錯案件，對限制人身自由強制措施是否符合法定權限、條件和程序實施嚴格審查。及時發布再審糾錯典型案例，堅決做到有錯必糾、依法糾錯。健全甄別糾正涉企冤錯案件工作機制，建立健全工作檯帳，積極開展專項評查。(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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