華北東北等地維持多雨模式 長江沿線有持續性高溫悶熱天氣
2025-11-30 08:16 7,731次浏览北京8月13日電 (記者 張曉曦 楊程晨)國務院臺辦發言人朱鳳蓮13日在北京表示，近期眾多臺灣同胞在大陸各地觀看了電影《南京照相館》，這部電影取材於南京大屠殺期間日軍真實罪證影像，以歷史照片為依據，展現了普通中國人面對日軍暴行以底片為「武器」的堅定抗爭，是一堂生動的歷史課，警示我們銘記歷史、自強自立。 當日，國臺辦舉行例行新聞發布會。朱鳳蓮表示，今年是中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年，也是臺灣光復80周年。臺灣光復是抗戰勝利的重要成果，是包括臺灣同胞在內的全體中國人民前赴後繼、浴血奮戰鑄就的偉大勝利，值得兩岸同胞共同紀念。 朱鳳蓮說，希望廣大臺灣同胞與我們一道，銘記抗戰歷史，捍衛臺灣光復、回歸祖國的勝利成果，堅守民族大義，堅決反對「臺獨」分裂和外來幹涉，共促祖國統一，共同實現民族復興偉大夢想。 臺灣「國史館」舉辦抗日戰爭紀念活動，以「中日戰爭結束與終戰接收」取代「抗戰勝利」表述。陸委會稱，「中共對抗日戰爭毫無貢獻」。朱鳳蓮在回答記者相關提問時表示，抗戰勝利是包括臺灣同胞在內的全體中華兒女勠力同心、以弱勝強的雄渾史詩，顯示了中國人民和中華兒女堅不可摧的磅礴力量。在民族危亡關頭，中國共產黨高舉抗日民族統一戰線旗幟，堅持全面抗戰路線，制定正確戰略策略，開闢廣大敵後戰場，成為堅持抗戰的中流砥柱。 她指出，臺灣有關方面以所謂「中日戰爭結束與終戰接收」取代「抗戰勝利」，刻意淡化日本軍國主義侵略的殘暴，抹煞抗戰的正義性，無視抗戰勝利偉大成果，歪曲事實、篡改歷史、顛倒黑白，既是對歷史的無知，更是對全民族奮鬥犧牲的褻瀆。他們所謂的紀念活動是諂媚侵略者、篡改歷史事實的拙劣表演。希望廣大臺灣同胞擦亮眼睛、明辨是非，同我們一道銘記抗戰歷史，堅守民族大義，堅定捍衛臺灣光復、回歸祖國的勝利成果，堅決反對「臺獨」分裂和外來幹涉，守護中華民族共同家園，為祖國統一、民族復興的美好未來共同奮鬥。 8月6日，日本廣島市舉行遭原子彈轟炸80周年紀念儀式，首次邀請臺「駐日代表」出席。對此，朱鳳蓮表示，我們堅決反對我建交國同中國臺灣地區開展任何形式的官方往來。敦促日方充分認識臺灣問題的高度敏感性，汲取歷史教訓，恪守一個中國原則和中日四個政治文件精神以及在臺灣問題上所作承諾，慎重處理臺灣問題。民進黨當局企圖借各種名目製造所謂「國際存在」的鬧劇、假象，只會徒增笑柄。(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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