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2026-01-13 15:38 2,618次浏览中央氣象臺預計，未來三天(8月10日至12日)，四川盆地、西北地區東南部至黃淮南部、江漢、江淮一帶將出現新一輪持續較強降雨天氣。 此次降雨過程具有強降雨落區分散、短時雨強大、夜雨特徵明顯、單點累計雨量大的特點，部分地區累計降雨量將達到特大暴雨級別。 為什麼近期降水這麼多？又這麼強？中央氣象臺首席預報員董全說，今年無論是華北、西北還是黃淮，降水都有一個明顯的特徵，就是面上不均勻但單點強度強。 眼下正處於「七下八上」防汛關鍵期，這一時期的夏季風將水汽和熱量源源不斷地輸送至華北、黃淮、江漢、江淮等地，就像為短時極端降水提供了充沛的「彈藥」。 極端強降雨 甘肅榆中突發山洪災害 近日，甘肅蘭州市榆中縣等地遭遇連續強降雨引發山洪災害。截至9日18時，甘肅榆中縣等地山洪災害已造成15人遇難，28人失聯。受災涉及8個鄉鎮、485戶，共2002人。 據自然資源部、水利部等部門與中國氣象局聯合研判：9日下午至12日，四川中東部、雲南東北部、重慶中部、安徽西部等地的部分地區發生山洪災害的氣象風險高。8月9日18時，水利部和中國氣象局聯合發布橙色山洪災害氣象預警，豫鄂川31個縣市區發生山洪災害可能性大。 當前汛期強降水多發，山洪、地質災害等風險增加，應該如何提前防範？收到預警後，要做哪些行動？面對暴雨、山洪來襲，如何安全逃生？ 提前設置災害預警 開啟手機提醒 防災減災，預警先行。 公眾可在微信內搜索「國家應急廣播預警」進入小程序，點擊「開啟應急預警」，並允許「災害預警發布通知」與「獲取位置」，成功添加關注地後，即可開啟多災種預警服務。 點擊關注 國家應急廣播預警小程序 第一時間獲取預警信息 及時避險 ↓↓↓ 在關注地區可能出現暴雨、山洪等災害時，小程序將主動以微信消息通知的形式，彈出推送本地區的災害預警信息，不分智慧型手機品類、作業系統與運營商，確保預警信息有效觸達。 收到預警 快！高！避！ 快 「快」是指行動快。如果收到了高級別的預警信息，就要立即撤離，不要貪戀財物。 高 「高」是指向高的地方轉移，如果處於低洼地區，要儘快向房屋屋頂、山坡、堅固的高層建築這些高處轉移。 轉移路線應向溪流河谷兩側的山坡、滑坡體兩側的高地轉移，千萬不要順著溪河溝谷上下遊、滑坡體的滑動方向轉移，這是非常危險的。 避 「避」是指要避開危險的地方，避開一切可能被洪水衝垮、衝毀以及可能帶電的地方，如圍牆、老舊房屋、電線桿、陡坡等，避免被砸到、被掩埋，受到電擊等傷害。 若被洪水圍困，應迅速抱住身邊的大樹等固定物體，或躲避在結實的障礙物下，第一時間用手機求救。若不慎落水，可以藉助身邊的漂浮物(門板、木床、大塊泡沫等)，儘快向岸邊遊動，爭取上岸避險。 不下雨=絕對安全？ 無雨也需防山洪 山洪是山區溪溝中發生的暴漲洪水，具有突發性、水量集中且流速大、衝刷破壞力強等特點。 洪水不僅僅只在暴雨時發生，如果當地無雨，但上遊地區發生了強降水也會使當地形成山洪。此外，因炎熱導致的積雪融化也可能會引發山洪。 同時，山洪也受地形地質的影響。山洪災害易發地區的地形往往是高山、陡坡、深谷，河床縱比降較大，流域形狀便於水流匯集。複雜的地質條件是加劇山洪災害的內部因素。 山洪災害易發區往往地質條件惡劣，風化嚴重，土體疏鬆，遇水易軟化、崩解，在較強的地表徑流侵蝕下，易形成山洪、泥石流災害。 警惕大自然的山洪「警報」 發現這些山洪前的明顯徵兆，應迅速果斷地撤離現場： 溪流水位急速上升，可能由於上遊大量降水引發山洪。 溪流水位驟降，可能是上遊暴雨致山體崩塌阻塞河道，導致斷流。要警惕堰塞體突然潰決，上遊積壓的洪水下洩，引發山洪。 原本清澈的溪流突然變渾濁，可能是上遊暴雨將泥沙、石塊帶入水中，形成山洪泥石流。 注意觀察是否有井水渾濁、地面突然冒渾水的現象。 是否有動植物出現異常反應，或是山裡傳出山鳴聲，類似火車轟隆隆的聲音或悶雷聲。 國家應急廣播提醒 近期強降雨短時雨強大 夜雨多發 山洪災害風險顯著上升 請密切關注預警信息 遠離山區、河谷等危險區域 遇險牢記快！高！避！ 來源：國家應急廣播綜合央視新聞客戶端、國家應急科普宣傳、中國水利
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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