父母不在家，六歲兒童拿鐵絲戳電源插孔 專家建議建立「臨時監護支持機制」
2025-12-07 21:40 3,268次浏览重慶8月13日電 (梁欽卿 吳旭 賈楠 紀嘉欣)12日下午，在重慶市大渡口區的建橋工業園區某棟廠房樓頂上，光伏面板整齊排列，正靜靜運轉，為企業提供源源不斷的「能量」。 「園區現在有9家企業都在屋頂鋪設了太陽能光伏面板，總裝機容量達17.2MW。」重慶市建橋工業園區發展中心副主任郭寰受訪稱，太陽能光伏發電是綠色可再生能源，無噪聲、無汙染排放、安全可靠，園區正在大力推動企業進行分布式光伏建設。 建橋工業園區是重慶市政府批准設立的首批市級特色工業園區。2023年4月，園區入選重慶市首批近零碳園區建設試點，並將近零碳示範打造作為園區低碳引領建設的先行戰略行動，突出園區環保產業和新能源材料產業兩大優勢，把低碳產業做成品牌，把建橋工業園區做成重慶市一張「小而精，精而美」的低碳名片。 圖為重慶市大渡口區的建橋工業園區。鍾戈 攝 「高耗能、高汙染的企業，現在是不允許進入園區的。」郭寰告訴記者，園區現在以新一代電子製造業、智慧醫療裝備產業、低碳環保產業、高端摩託車產業、以小面為主的食農產業為重點發展領域，「因為這些產業能源消耗低」。 建橋工業園區充分發揮低碳環保產業優勢，大力推進資源循環利用。園區建設餐廚垃圾運輸處置設備研發製造及運管結算中心、飛灰環保等項目，在強化園區內部資源綜合利用的同時，提升對外服務能力。 重慶海康威視科技有限公司是建橋工業園區內的國家級綠色工廠。該公司通過信息系統技術，實現生產全過程中的全鏈條數據信息以電子形式錄入、存儲、流通和傳遞，實現各種工藝文件、質量文件、生產文件和作業單據的數位化、電子化，同時通過後端伺服器進行數據運算、存儲、讀取、應用，實現工廠生產作業無紙化，構建高效綠色製造體系。 當前，建橋工業園區全面推廣綠色低碳建材，推動建築材料循環利用，發展綠色建築材料產業，推廣以節能環保、自然採光、雨水收集為特色的綠色建築。郭寰舉例稱，園區在公建配套項目中積極實施「以塑代鋼」，樹立低碳複合材料在公建配套項目中的示範應用，園區光伏全部採用複合材料支架、邊框，門窗採用複合材料邊框，相對傳統鋁合金材料碳排放降低約八成。 「目前，園區已吸引近千家企業入駐，其中規上企業78家，形成了產業特色鮮明、集聚效應顯著的發展格局。」郭寰介紹，園區未來將繼續以「雙碳」目標為引領，推動產業結構高端化、製造過程綠色化、產品供給低碳化。(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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