【成都世運會】成都世運會潛水項目收官 中國隊再破世界紀錄
2026-03-30 10:21 9,917次浏览貴州臺江8月10日電 (記者 瞿宏倫)2025年「村BA」球王爭霸賽(以下簡稱：球王爭霸賽)貴州賽區決賽9日晚在貴州省臺江縣臺盤村打響，威寧產投集團隊以79:76戰勝威寧陽光高級中學隊奪得冠軍。 8月9日晚，威寧產投集團隊(白衣)和威寧陽光高級中學隊在比賽中。 記者 瞿宏倫 攝 球王爭霸賽是一項面向中國非現役職業球員的基層城鄉籃球賽事，由「村BA」發源地——臺盤村發起，旨在通過籃球比賽促進城鄉經濟發展，聯動城鄉互動，推動鄉村振興。 球王爭霸賽以「活力四射·迎『籃』而上」為主題，聯動中國25個賽區，共同探索賽事共享、「村BA+」發展模式，促進各賽事承辦區域農文體旅商融合發展。貴州賽區於2025年3月啟動，設置東、西部兩個分賽區進行選拔，出線的前4名(共8支隊)參加此次決賽。 8月9日晚，決賽前的深山音樂會節目表演。 記者 瞿宏倫 攝 賽前，球迷期待的「村BA」深山音樂會同時上演。美國職業籃球聯賽(NBA)退役名將特雷西·麥克格雷迪(麥迪)也來到現場觀賽並與球迷互動，現場氣氛瞬間被點燃，歡呼聲和掌聲此起彼伏。「這次中國行我最期待的就是『村BA』，這裡的激情和純粹讓我想起了最初的『籃球夢』。」麥迪說。 2022年仲夏，臺盤村農曆「六月六」籃球賽火爆出圈，被人們譽為「村BA」。四年來，「村BA」已成為覆蓋中國超4000支球隊、吸引超500萬線下民眾參與的鄉村籃球賽事，網絡累計瀏覽量突破1000億人次。 8月9日晚，麥迪在和小球員互動。 記者 瞿宏倫 攝 「村BA」也吸引了籃球名將史蒂芬·馬布裡、阿倫·艾弗森，NBA知名球星吉米·巴特勒等前來臺盤村「打卡」。臺盤村村主任岑江龍介紹，這些球星的到來，不僅為「村BA」增添了國際色彩，也讓更多人關注到了這項充滿鄉土氣息的籃球賽事，進一步推動了鄉村籃球文化的發展。 來自湖南的球迷李樺冶說：「我早就聽說過『村BA』，這次專門趕過來，就是感受現場這種熱烈的氛圍。比賽和節目表演都很精彩，球員們都特別拼，每一個球都扣人心弦。這裡充滿了濃濃的鄉土氣息和人情味。」(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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