法治賦能基層治理成效顯著！寶山這2家司法所法治項目獲得市級榮譽！
2026-01-06 08:05 5,694次浏览廣州8月13日電 (孫秋霞 羅詩嵐)根據氣象部門預測，今年第11號颱風「楊柳」將於8月13日夜間至14日凌晨在福建南部到廣東東部一帶沿海再次登陸。記者13日從廣東省自然資源廳獲悉，颱風「楊柳」帶來的強降雨與上一輪強降雨落區重疊度高、間歇時間短，該廳研判，廣州從化、韶關曲江等8個市的16個縣(市、區)的局部地區發生地質災害風險高。 市民在廣州市海珠區冒雨出行。(資料圖) 陳楚紅 攝 8月13日8時，自然資源部聯合中國氣象局對廣東省北部梅州興寧，河源龍川，肇慶懷集，清遠陽山、連山、連南、連州等地區發布了橙色預警，對廣州、韶關、汕頭、惠州、梅州、河源、肇慶、清遠、潮州、揭陽等地市的部分地區發布了黃色預警。 結合廣東省地質環境條件、前期降雨和以往地質災害發生規律綜合分析，廣東自然資源廳研判，廣州從化，韶關曲江、始興、翁源、新豐，汕頭南澳，惠州龍門，梅州梅江、梅縣、大埔、興寧，河源龍川、和平，清遠佛岡、英德，潮州饒平等8個市的16個縣(市、區)的局部地區發生地質災害風險高。 8月12日14時至8月13日14時，廣東省自然資源廳共發布3期預警信息，其中三級1期，四級2期。目前最高預警等級為三級，汕頭市澄海區，梅州市梅江區、梅縣區、豐順縣，汕尾市海豐縣、陸河縣，潮州市湘橋區、潮安區、饒平縣，揭陽市惠來縣、普寧市均為三級預警。 截至8月13日14時，過去24小時，廣東省自然資源廳通過一鍵通預警信息提醒，共給信宜市、陽西縣、陽春市、從化區、廣寧縣、高要區、高州市、揭西縣、遂溪縣、樂昌市等14個縣(鎮)的重點防禦區一級防禦區鎮村幹部發送地質災害防禦提醒信息16015條，二級防禦區鎮村幹部發送地質災害防禦提醒信息9827條，提醒基層做好防禦工作。全省共出動地質災害巡查2543人次，巡查地質災害隱患點(風險點)1090處。 廣東省自然資源廳提醒，要密切關注颱風中心粵東(潮州、汕頭)和粵北(梅州、河源、韶關等)降雨影響，同時也需關注珠三角(廣州、惠州、肇慶等)等幾輪降雨疊加影響區，提前做好防禦準備。要緊盯重點集鎮、旅遊景區、學校、醫院、養老院、農家樂等人口密集區和臨坡、臨崖、臨溝、臨水、臨路等重要地段，提前做好相關防禦工作；同時對受威脅區內留守老人及兒童、外來務工人員等重點人群加強排查，提前撤離至安全地點。(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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