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2025-12-17 22:25 2,812次浏览今年8月8日，是我國第17個「全民健身日」 2024年8月，習近平總書記在人民大會堂 接見第33屆夏季奧林匹克運動會 中國體育代表團全體成員時講話指出 體育強國的基礎在於群眾體育 從「廣泛開展全民健身運動」寫入十八大報告 到2014年全民健身上升為國家戰略 運動正在成為更多人習慣的生活方式 更成為推動健康中國建設的重要力量 2025年4月19日，自行車運動愛好者在山東日照的海濱騎行綠道騎行。 8月7日晚，第12屆世界運動會開幕式在成都舉行 繼第31屆世界大學生夏季運動會後 時隔兩年，成都再次舉辦世界性體育盛會 2025年8月7日在第12屆世界運動會開幕式上拍攝的焰火表演。 2025年8月7日，愛沙尼亞體育代表團成員在第12屆世界運動會開幕式上起舞。 從「大運」到「世運」 成都堅持融合專業辦賽與全民健身 以大賽熱情激發百姓運動熱情 以賽事遺產滿足群眾運動需求 體育事業實現了 「以人民為中心」的蓬勃發展 2025年8月5日，小朋友在四川成都錦城湖公園內騎行。 2025年3月23日，市民在四川成都參加5000米東安湖環湖歡樂跑活動。 2025年1月14日，遊客在四川成都西嶺雪山滑雪場滑雪。 2024年8月9日，一名運動員在四川成都尖鋒旱雪四季滑雪場訓練。 2024年7月14日，市民在四川成都錦城湖公園進行跑步訓練。 2023年6月25日，市民在四川成都錦城湖公園綠道上騎行。 近年來，隨著成都承辦的國際賽事越來越多，這座歷史文化名城的體育設施也更加完善：東安湖體育公園、高新體育中心、鳳凰山體育公園等新建場館拔地而起；「橋下空間」、「屋頂空間」、「街旁空間」等等城市的「金角銀邊」也被建設為市民運動好去處。至2022年底，成都擁有體育場地設施6.41萬個，已建成5000多公裡長的天府綠道，植入體育設施1700多處。在建設「賽事名城」的目標下，一個個體育地標正在成為成都的新名片。 2024年6月18日，健身愛好者在四川成都新華公園內鍛鍊。 2023年4月19日，體育愛好者在四川成都東安湖體育公園練習滑板。 攝影：賴向東 鮑菲菲 謝環馳 劉坤 沈伯韓 王曦 範長國 編輯：畢曉洋 李琰 新華社攝影部、四川分社聯合製作 新華社第一工作室出品
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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