九三閱兵三次演練卡點大片
2025-12-10 00:24 8,956次浏览「準備開始彈射作業」 「起飛！」 福建艦上 艦員和科研人員激動地歡呼起來 一路闖關奪隘 一路見證創造 福建艦入列進入最後的攻堅時刻 福建艦入列 進入最後的攻堅時刻 「首次，意義重大 不光是我們中隊首次 更是咱們國家航母歷程的首次」 「這次完全獨立由艦員來完成操作」 廣闊大洋 福建艦開始又一次試驗試航 目前 福建艦入列進入最後的攻堅時刻 海軍福建艦田偉： 「現在正在攻克的是 能否兼容從滑躍到彈射起飛的 無縫轉接 最極致地去優化並縮短這個時間 讓新裝備儘快形成戰鬥力 達到交裝即交戰鬥力」 「參數核對完畢」 「2號位允許起飛」 「狀態好，正常」 「起飛！」 每一次模擬放飛試驗的成功 都是為了真正彈射起飛的那一刻 隨著「嗡」的一聲轟鳴 艦員和科研人員 激動地擁抱、歡呼 「不容易！不容易！」 「17年了，孩子都長大了！」 中國航母事業從這裡 「一飛沖天」 田偉曾服役於 海軍某艦載機綜合試驗訓練基地 在那裡，官兵系統學習 保障艦載機滑躍和彈射起飛 2013年8月28日 習近平主席冒雨視察基地 觀看滑躍起飛和阻攔著艦 就是在這裡 田偉向習近平主席匯報了 滑躍起飛特種裝置 每當想起習近平主席 在現場視察時的點滴細節 田偉都會感到莫大的鼓舞 「謀海制勝 彈射未來」 寫在質量車上的莊嚴承諾 12年過去了 艦載機不斷地從航母上放飛 而田偉也來到 我國首艘彈射型航母福建艦上服役 海軍福建艦開展 研試訓一體化建設 艦員們在交裝之前 參與各項設計建設和試驗工作 2023年 田偉和戰友第一次獨立操作 質量車彈射 當時的場景 田偉至今歷歷在目 在第一次彈射入水前 田偉發現 在質量車的兩側 有科研人員寫下了 「平平安安 順順利利」 田偉真實地感受到科研人員 還有造船工人 最樸素的家國情懷 田偉也走到質量車前寫下 「謀海制勝 彈射未來」 他說： 「我寫下的不單是一個祝福 更是代表我們全航空部門 寫下一份莊嚴的承諾」 「電磁彈射 之前誰都沒有接觸過 天書也好、困難也罷 沒有一個人叫苦叫難」 「強敵不一定畏懼福建艦 但一定畏懼 我們穩定的培養能力」 見證、參與、創造 一路跟試跟訓、一路闖關奪隘 著眼未來，田偉說： 「我們做的 不只是福建艦的彈射流程 而是彈射型航母的彈射流程」 「把我們所執掌的 電磁彈射、電磁阻攔這些高新裝備 比作一把寶劍 把操作、使用、維護這些法規規程 比作一本劍譜」 田偉說： 「使命要求我們 首先要能夠穩穩地舉起這柄寶劍 而現階段的任務 是在未知的道路上、重重的困難前 先一次次試出它的鋒刃 而後一招一式地去研習 並完善這本劍譜 直至爐火純青 祖國和人民最希望看到的 就是利劍出鞘、運用自如的那天」 「強敵不一定畏懼我們的艦載機 畏懼福建艦 但他們一定畏懼 我們穩定 批量培養 優秀艦載機飛行員 還有航母航空保障艦員的能力」
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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