成都8月9日電 題:伊朗「武林高手」成都奪金記:南棍飛舞緣結中華 記者 王鵬 鼓聲如雷,棍影疾閃。8日晚的成都世運會男子南拳-南棍決賽現場,伊朗選手沙欣·巴尼塔萊比如同一陣風,在場上疾進、騰躍、急停,南棍在他手中化作閃電般的弧線,直擊觀眾心弦。每一次翻身劈棍,每一次凌空收勢,現場總是掌聲雷鳴。 圖為8日晚的頒獎典禮現場,伊朗選手沙欣·巴尼塔萊比登上最高領獎臺。記者 張浪 攝 當最後一式定格,這位21歲的「武林高手」昂首立於賽場中央。最終,他將武術項目首枚金牌收入囊中,這也是他武術生涯的又一次高光時刻。 兩年前,巴尼塔萊比作為大學生運動員,在成都大運會南拳比賽中收穫了一枚獎牌。那時,他在心底默默許下承諾,未來一定站上最高領獎臺。 成都世運會決賽當天,他的動作乾淨利落,拳勢剛勁,棍法迅疾,收勢時全場屏息。賽後他坦言,經過兩年苦練,自己比兩年前更加成熟,「我對今天的成績非常滿意,這是最好的結果。」 巴尼塔萊比的武術之路始於父親的引領。父親曾是伊朗武術國家隊主教練,在他的童年記憶中,父親的眼神總是嚴肅,訓練要求近乎苛刻。自2013年起,他每天訓練4到6小時,風雨無阻。「小時候覺得很辛苦,但現在我非常感謝父親。如果沒有他的嚴格,就沒有今天的我。」 在伊朗,武術正在悄然升溫。越來越多的年輕人開始嘗試這項源自中國的運動,但在他看來,套路項目的推廣仍面臨挑戰。「套路動作複雜,需要長時間訓練才能掌握。」因此,賽場之外,他與父親一同在當地教授武術,並在Instagram上分享訓練和比賽視頻,讓更多人感受武術的力量與美感。 「武術是一種文化語言。」巴尼塔萊比說,無論是在伊朗還是在中國,南棍的旋轉聲都是相同的節奏,無論來自哪片土地,運動員之間總能通過招式找到共鳴。 對於武術的未來,他有著自己的憧憬。「我希望有一天,武術能成為奧運會項目。套路比賽不僅有競技性,也有觀賞性。武術進入世運會,是向奧運會邁進的重要一步。」在他看來,這不僅是運動員的夢想,也是推廣中華武術文化的重要契機。 未來,巴尼塔萊比希望延續父親的道路——成為一名武術教練,把這項運動和精神傳遞給更多人。在不受傷的情況下,他計劃30歲退役,「但在此之前,我會在賽場上盡全力拼到最後一刻。」(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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