福建德化白瓷與福建茶葉特展在柏林開幕
2026-02-02 17:18 8,325次浏览西安8月11日電(記者 張一辰)2025年NBL(全國男子籃球聯賽)全明星賽10日晚在西安落幕。南區明星隊155:133擊敗北區明星隊。在單項賽中，陳澤昂、王思奇、加那爾別克·白謝巴依分別獲得技巧挑戰賽、三分球大賽、扣籃大賽的冠軍。 2025年NBL(全國男子籃球聯賽)全明星賽10日晚間在陝西省體育館落幕。圖為99號球員楊文學投籃。(賽事組委會供圖) 本次全明星周末不僅匯聚聯賽頂尖球星，更以籃球為紐帶，讓競技體育成為傳遞社會公益的橋梁。中國女籃名宿宋曉波以「傳承者」與「公益使者」的雙重身份全程參與活動。在全明星賽中，雙方球隊每投進一個三分球，都將為公益事業貢獻一份力量。 本屆全明星賽延續「南北對抗」傳統賽制。南區陣容由廣西威壯隊李明皓擔任隊長，北區則由湖北文旅隊隊長王曉明領銜，這位「北區票王」的出場引發球迷陣陣歡呼。 作為上賽季NBL總冠軍，香港金牛隊此番三員大將——董健、楊文學和唐才育入選南區明星隊，他們與廣西威壯隊的李明皓、哈姆雷特等球員組成的陣容攻防兼備。 北區明星隊方面，由湖北文旅隊王曉明、路萬通領銜，合肥狂風峻茂隊的劉子豪、陳澤昂等實力球員悉數在列。 比賽一開場，南區明星隊率先發起進攻，楊文學連取7分。而北區明星隊的外援阿諾斯克也開啟表演模式，連續突破內線上演灌籃好戲。上半場結束，南區明星隊79:63領先。 下半場比賽，南區明星隊依舊保持較高命中率，雙方分差一度達到19分。第四節，南區明星隊面對對手的反撲，外援哈姆雷特裡突外投予以回應。隨後，手感火熱的楊文學在進攻端爆發，全場取下40分。最終，南區明星隊155:133取勝，楊文學榮膺本場比賽MVP(最有價值球員)。 從一名草根球員到徵戰職業賽場，兩屆NBL常規賽MVP得主楊文學把成功的秘訣歸結於機遇與苦練。賽後，他表示：「拿到本場的MVP心情很激動，要感謝今天的隊友與對手。明天還有客場比賽要打，所以回去後只會簡單慶祝。」(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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