雄忻高鐵雄保段二標雄保特大橋箱梁架設順利完成
2025-10-25 03:13 7,695次浏览成都8月11日電 (陳選斌)「亞洲隊伍在室內拔河方面一直表現不錯，現在室外項目也在不斷發展。」8月11日，國際拔河聯合會副主席皮特·戴爾接受媒體採訪時表示，室外拔河長期由歐洲主導，但亞洲在這一領域正變得越來越強。 8月11日，國際拔河聯合會副主席皮特·戴爾接受媒體採訪。陳選斌 攝 9日至11日，成都世運會拔河項目在東安湖體育公園舉行。本次賽事僅設室外拔河項目，分男子、女子、混合三個小項。 8月9日至11日，成都世運會拔河項目在東安湖體育公園舉行。記者 劉忠俊 攝 對於成都的場館條件，皮特·戴爾讚不絕口。他與成都籌備團隊已合作約兩年，團隊為賽事做了大量籌備，從場地到看臺及周邊設施均準備周全，拔河選手對場地條件極為滿意。「場地是室外拔河的關鍵因素，若場地不佳，不僅難有精彩賽事，運動員也難以發揮正常水平。這次籌備團隊在場地準備上做得非常出色，看臺及周邊設施也都很棒。」 談及拔河運動的全球發展，皮特·戴爾透露，國際拔河聯合會正與多個國家合作，推動室外拔河在亞洲和美洲的普及，助力這項運動在全球的發展，呈現更多精彩賽事。 1900年至1920年期間，拔河曾是奧運會正式比賽項目，1981年進入第一屆世運會。被問及拔河是否會「重返」奧運會時，皮特·戴爾表示，室內與室外拔河需要完全不同的場館，目前來看，室外拔河「回歸」的可能性更大一些。 在賽事的交流作用方面，皮特·戴爾認為拔河最動人之處在於：賽場上，運動員在繩兩端激烈角逐；賽後，他們總能握手致意、友好相處。這項運動因此在全球範圍內締結了許多友誼。 拔河是一項古老的運動，中國唐代就已出現「拔河」名稱。中國拔河協會會長何珍文介紹，拔河運動在國內開展極為普遍，但多停留在大眾基礎層面，競技水平仍有提升空間。不過近年來，中國拔河運動發展迅速，一大批隊伍茁壯成長，專業技術水平穩步提升。 何珍文表示，儘管中國隊未取得此次比賽的參賽資格，但賽事讓大家親身感受到了最高水平拔河運動的魅力，這對促進中國拔河運動發展意義重大。(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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