世運消費惠民專項活動火熱進行中
2026-02-02 20:16 1,572次浏览成都8月13日電 (王利文 邢翀)成都世運會13日產生21枚金牌，中國隊在撞球、跑酷收穫三金，白雨露、韓雨分別奪得女子斯諾克和女子花式撞球冠軍，前體操名將商春松在跑酷女子自由式奪冠，成就了她在該項目上的大滿貫。 撞球項目展開三場女子決賽較量。世錦賽冠軍白雨露以總比分2:0戰勝泰國新星那魯差，為中國隊摘得本屆賽事撞球項目首金。世運會女子斯諾克為三局兩勝制，且為6紅球賽事，白雨露表示，第一次代表國家參加綜合性運動會，與個人職業賽有很大不同，「我覺得國家的榮譽是高於一切的」。 8月13日，在2025年成都世運會女子斯諾克6紅球決賽中，中國選手白雨露獲得金牌。圖為白雨露在比賽中。 記者 田雨昊 攝 韓雨在女子花式撞球的奪冠經歷頗為驚險，開局後雙方比分緊咬，第11局菲律賓選手森特諾憑藉快準打法以6:5反超並率先拿到賽點，隨後韓雨抓住對手失誤精準出杆，追平局分後又在決勝局以7:6反敗為勝。 韓雨在2023年的世界10球女子錦標賽決賽就與森特諾相遇，當時以5:9不敵對手。此役「復仇」，韓雨表示，堅信只要比賽未結束就有機會翻盤，「一切都是最好的安排」。 42歲的荷蘭老將特蕾澤·科爾姆彭豪威爾摘得撞球女子三庫開倫冠軍。此外，中國選手劉莎莎、唐春曉分獲女子花式撞球與撞球八球混合銅牌。 跑酷女子自由式賽場是一大焦點，中國女子體操隊前隊長商春松以24.7分斬獲該項金牌。商春松曾率隊奪得裡約奧運會體操女團銅牌，退役後她轉戰跑酷，去年接連奪得法國世界盃、日本世錦賽女子自由式冠軍。此次在成都奪冠，她實現跑酷這一非奧項目的大滿貫。 8月13日，在2025年成都世運會跑酷女子自由式決賽中，中國選手商春松奪得冠軍。圖為商春松在比賽中。 記者 張浪 攝 不過當日決賽出現了插曲，商春松原本獲得22.7分排名第二。頒獎儀式前，裁判組更改了她的成績，將完成分提高了兩分，商春松最終以24.7分奪冠。這是因為場地有盲區，裁判組身處高視角無法看清商春松的一個動作，所以給了3分的扣分，經技術委員會和裁判組集體討論及視頻回放後，對打分進行了調整。 商春松說，希望藉助這枚金牌推廣中國的跑酷運動，此外她在等待跑酷進入奧運會的那一天，渴望再代表中國隊參加奧運會。 速度輪滑公路賽收官，中國選手郭丹、潘郅遠在女子、男子15000米淘汰賽中均排名13，兩項目冠軍都為哥倫比亞選手。參與100米爭先賽的張振海、周晴均止步預賽，西班牙選手和薩爾瓦多選手分獲男女組冠軍。 上月獲得亞洲杯亞軍的中國女壘迎來本屆世運會首秀，小組賽首戰以1:3不敵荷蘭隊。這支經歷技戰術革新、不斷積累經驗的隊伍此次目標直指獎牌。不過組內對手實力強勁，中國女壘任務艱巨。 軟式曲棍球進入決賽較量，瑞典隊與芬蘭隊分獲男女組冠軍，前者實現世運會三連冠，後者則首次在世運會登頂。首次組隊參賽的中國隊在男子項目中位居第八。 野外射箭反曲弓比賽，義大利和斯洛伐克選手分獲男女組冠軍。中國小將崔敬軒和鮑鈺寧分別在前日的男女組淘汰賽中惜敗對手，未能闖入四強。 浮士德球兩項冠軍被巴西隊包攬，巴西女隊以3:2逆轉戰勝上屆亞軍瑞士女隊，巴西男隊以3:0完勝德國男隊。浮士德球又稱拳頭球、草地排球，比賽近似於排球和網球「合體」。傳統強隊德國隊此役表現欠佳，女隊收穫銅牌、男隊摘銀。中國隊未參加本屆賽事，但藉助成都世運會，這項誕生於義大利的小眾運動走入中國觀眾的視野，有望成為大眾運動休閒的新選擇。 目前成都世運會賽程已過三分之二，中國隊以21金6銀4銅繼續領跑金牌榜，德國隊收穫15金13銀13銅，烏克蘭隊超越義大利隊，以11金9銀6銅排名金牌榜第三，義大利隊則以10金16銀16銅暫居第四。 14日成都世運會將產生35枚金牌，中國隊有望在撞球男子斯諾克、八球混合和攀巖速度賽衝金。肖國棟將力爭為中國隊取得世運會男子斯諾克首金。張泰藝將亮相八球混合決賽。攀巖賽場，世界盃冠軍龍見國、奧運銀牌得主鄧麗娟將領銜出場。(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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