青海西寧發布地質災害橙色預警
2026-01-22 04:24 3,936次浏览華山醫院浦東院區靠近明月路一側的西門，有一塊僅144平方米的綠化帶。說是綠化帶，其實雜草叢生，垃圾橫飛。可這一小塊地方，既不屬於醫院範圍，也不屬於屬地金橋鎮範圍，甚至找不到當年種植它的源頭。連同空地內一座鎖著大鐵鏈的小房子，也捋不清權屬關係，髒亂是必然結果。其實每座城市都有它的治理邏輯。上海長期以「網格」為單位，劃定管理邊界。這是城市精細化治理的基石。但在面臨類似的一些「跨部門、跨行業、跨領域」問題時，已有的管理格局還是不免遭遇叫不動人、找不到負責主體的情況。上海因此開啟「多格合一」的治理新階段，也就是通過完善網格劃分標準，將城運網格、警務網格、綜治網格等多種網格進行「合一」，在不打破原有管理執法邏輯、不改變原有權責歸屬的前提下，全面整合街鎮現有力量。浦東新區按要求在各街鎮劃分出163個綜合網格，並配齊力量、捋順關係之後，類似華山醫院草坪這樣的問題，很快就浮現出來了。為什麼這些問題以前得不到解決？現在又能否找到答案？歷史遺留的「三不管」地帶，從託底到共治「市民不理解，就這麼大塊地方，隨便哪家單位的養護工人管一管，就不至於垃圾汙垢積累這麼多年。」金橋鎮精細化辦負責人沈美華帶著記者再次來到現場時，這片區域已經在金橋鎮的託底下，完成了清掃整治，雜亂的草坪也正在修剪。但城市綠化根據種植主體的不同，往往有不同的養護單位。各單位之間權責分明，也不免有彼此疏漏的地方。類似的失管區域，在金橋鎮，乃至整個浦東新區，都不罕見。「多虧了綜合網格建立後，網格長牽頭，把生態環保局下屬新金橋建設公司、金橋集團、華山醫院浦東院區等相關單位叫到了現場。大家實地查看現場問題後，召開了聯席會議，最終明確由我們部門負責處置。」沈美華說。其實處置的過程不複雜，從垃圾清理到補種綠化只用了三天時間。且涉及費用也不高，按照該綠化的養護標準，一年每平方米鎮裡花費約十多塊錢。不過，各單位協商過程中也明確，屬地政府主動託起養護的職能，是為了彌補城市化精細管理中的疏漏，並不意味著政府的無限責任。未來，周邊單位如華山醫院等，也將參與到共治中來，將該處的綠化補種納入單位預算。該區域已納入金橋鎮綠化管養範圍。杜晨薇 攝讓高行鎮工作人員「頭大」的，是一條十幾年來沒有物業管理的路段。這條秋嵐路有21家沿街店鋪，與旁邊的泰安苑小區一牆之隔。理論上，這裡是前期開發商留下的沿街商鋪，也因難以追溯的歷史原因，這一段路找不到管理主體，只能由屬地政府暫時託底。綜合網格成立之後不久，一張關於秋嵐路上油汙倒灌的投訴工單就來了。網格長當即組織鎮規建辦、精細化辦，以及消防、城管、城運相關專業人員到現場「會診」，在商鋪後廚、油水隔離池、管道井等關鍵區域實地踏勘，終於找到癥結所在。考慮到後續的維護離不開商戶們的配合，街區黨支部組織21家商戶召開集體會議，同意成立「自管小組」，並制定了全面細緻的《自治公約》，明確汙水治理疏通、消防安全、環境維護等責任清單，構建清晰的責任體系。不僅如此，小組還初步制定了分為6檔的汙水管疏通自治金收費方案，會後，上半年度的汙水管疏通費也已經籌集到位。為城市治理做增量，自我加壓發現並解決問題綜合網格成立後，浦東不僅建立了有形的綜合網格工作站，也搭建了無形的「格事會」制度。一些網格長表示，以前在解決問題中，遇到並非自己分管的條線事宜，總不免有些掣肘，現在就能以網格長的身份出面「組隊」、開會，名正言順。「這樣一來，大家都願意多做些事情，給城市治理添增量。」花木街道辦事處副主任、東城綜合網格長劉珏說。今年上半年，街道對企業開展上門走訪和接待來訪，對企業反饋的問題，由網格長牽頭調度。走訪中，劉珏遇到一家餐飲企業，想在錦延路開一家首店，但對一些外擺改造想法存在疑惑。由於外擺問題比較複雜，涉及到的部門非常多，網格長便牽頭召集了網格成員一起會商，指導企業合法合規搭建外擺。「後來餐廳開出來生意很好，企業很感激，自己投資了十多萬元改造沿街綠化，帶動了周邊商鋪主動提升形象，沒有花財政一分錢。」劉珏說，網格有了「叫得動人」的底氣，幫企業解決困難時也更有魄力了。「城市治理的成果最終轉化成了營商環境。」因為網格一次次幫企業協調難題，後來，這家企業還將一個新增的項目落稅在了花木。泥城鎮綜合行政執法隊隊長袁天亮最近開始挑戰一項更高難度的任務：由於泥城地處臨港新片區，南部產業園、東部物流園區集聚著數以萬計的產業工人、集卡司機。 泥城集卡車密集，吸引了不少無證攤販。杜晨薇 攝「工人司機有吃飯消費的需求，但說實在的，產業區裡沒什麼商業配套，於是無證小攤的問題已經存在了十幾年了。有些路段因此變得油汙滿地，有些路段則一到飯點兒水洩不通，經常接到投訴。」如果不是建起綜合網格，袁天亮和隊員們也只能加班加點和小商販「打遊擊」，儘可能在維護市容和工友需求之間找到平衡。不過最近，泥城鎮計劃依託綜合網格，開展流動餐飲「正規軍」工作。網格工作人員到園區內深度調研後，劃定了數十個人流量較大的、有一定空閒場地的區域。這些地方往往在路口，或者工廠門口，因為工人和司機密度高，所以也吸引了不少無證攤販。「我們準備引入一家有資質的餐飲供應商，在這些點位開設正規的餐車，根據大家的實際需求提供餐飲服務。比如迎合集卡司機吃飽的需求，在集卡區域提供盒飯。滿足產業工人改善的需要，豐富餐食品種。用安全、價廉、多樣的供給，與現有的攤販進行公平的市場競爭，引導大家用腳投票，吃得更健康、放心。」袁天亮說。
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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