民盟盟員牽頭肉鴿育種創新 為上海新添畜禽種業「國字號」名片
2026-03-29 10:20 5,793次浏览西安8月12日電 (李一璠)12日，由中國華文教育基金會、陝西省人民政府僑務辦公室主辦的「執筆書秦韻，執鏡映華風」2025華星小記者陝西集結營在西安開營，吸引了來自澳大利亞、德國、馬來西亞等國的36位華裔師生赴陝交流。 8月12日，2025華星小記者陝西集結營在西安開營。 李一璠 攝 據悉，該活動旨在通過沉浸式文化體驗、科技實踐與新媒體傳播，助力華裔青少年深化文化認同、提升中文能力，以新生代視角講好中國故事。 中國華文教育基金會理事許玉明表示，自2022年該基金會推出華星小記者活動以來，已在英國、法國、德國、加拿大、澳大利亞等24個國家設立了47個小記者站。希望通過此形式，為華裔青少年提供語言實踐的機會，培養其獨特敏銳的觀察能力。 陝西省人民政府僑務辦公室主任曾德超表示，今天的陝西，不僅是遺留著眾多名勝古蹟的歷史文化大省，更是科教興盛、產業發達的現代化強省。此次活動將帶領華裔師生穿越時空、親身體驗，讓那些膾炙人口的歷史故事「活」起來，在一磚一瓦、一書一畫中感受中華傳統文化的魅力，在深度互動交流中使心貼得更近。 「我最早認識西安是從唐詩開始的，在課堂上學過李白的詩句，了解到唐僧取得的經書珍藏在大雁塔裡，因此我一定要去大雁塔遊玩。」澳大利亞華裔青少年何璟媛分享自己的「陝西旅行清單」，還有西安城牆、陝西歷史博物館等。她期待感受中華文化的輝煌，用圖片和視頻記錄旅程，分享給更多朋友。 「除了學習歷史知識，我想穿上唐朝服裝打卡大唐不夜城和長安十二時辰主題街區。穿越回唐朝，體驗那個時代女孩子的生活。」馬來西亞華裔青少年葉杺盈說。 對於第一次來到中國的德國華裔青少年邱若涵而言，探訪秦始皇帝陵博物院無疑是她最期待的行程，「作為歷史愛好者，我從小就通過書籍和紀錄片了解兵馬俑的壯麗，這次終於能親臨現場，感受秦朝的雄渾氣勢。我想用鏡頭記錄下每一個細節，帶回德國與家人分享這份來自中華文化的震撼。」 澳大利亞華裔教師張媛認為，西安作為歷史名城，其文化底蘊能夠為青少年提供豐富的素材。寫作環節中，華裔小記者們需要運用中文進行表達，能夠增強他們的語言能力。此外，本次活動還為華裔青少年提供了與同齡人交流的機會，有助於提升其跨文化溝通能力。(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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