遼寧現代服務職業技術學院黨委副書記、院長商學來被查
2026-01-26 00:54 8,945次浏览成都8月10日電 (記者 國璇)8月10日晚，中國組合胡譯乘和張欣欣奪得第12屆世界運動會體操項目蹦床女子雙人同步金牌。 或許有人會疑問，蹦床是奧運會的比賽項目，為何會出現在世運會賽場？奧運會體操項目設蹦床分項，但僅有男、女兩個單人小項，世運會蹦床項目則設男、女雙人同步以及單跳和雙蹦床共六個小項。各具特色又相輔相成，從項目設置上，人們便可一窺世運會和奧運會的緊密關係。 20世紀70年代，由於被列入奧運會正式比賽項目的機會有限，一些等待中的國際單項體育聯合會決定「另起爐灶」。1981年，首屆世運會在美國聖克拉拉舉行，一個不同於奧運會的世界大型綜合性運動會應運而生。 和競技性更強的奧運會相比，世運會則為更多新興運動、小眾項目提供了展示的舞臺。在這裡，人們可看到體育舞蹈的活力四射，領略撞球運動的精準優雅，感受救生項目的人道主義關懷……值得一提的是，武術和龍舟兩個極具中國特色的項目此番首次成為世運會正賽項目，加之俄羅斯桑搏、泰國泰拳等，多元民族文化在世運會平臺上碰撞交流。 不過，正如蹦床出現在兩大賽事中，世運會這一非奧項目最高水平的國際綜合性運動會與奧運會並非涇渭分明。當一些運動普及度提高、規則完善後，就可能正式加入奧運大家庭，比如羽毛球、沙灘排球、女子舉重和跆拳道等，因此世運會某種程度上是奧運項目的「孵化器」。 此外，世運會也是一些奧運項目的「回歸港」，兩者形成雙向流動的動態平衡。比如空手道和霹靂舞分別正式亮相東京奧運會和巴黎奧運會，這兩個項目在退出奧運舞臺後繼續活躍在世運會。 兩者還存在一定的「交叉地帶」。哪怕項目名一樣，比賽形式也可能不同。比如奧運會的皮划艇項目設有靜水和激流迴旋兩個分項，而成都世運會的皮划艇項目則分為皮划艇馬拉松、皮艇球和龍舟三個非奧分項。被稱為「巖壁芭蕾」的攀巖項目在洛杉磯奧運會被細分為速度、攀石和難度三個項目，而成都世運會只設置了速度賽。 8月7日，第12屆世界運動會開幕式在四川成都舉行。圖為中華人民共和國國旗、國際世界運動會協會會旗、國際奧林匹克委員會會旗、成都世運會組委會會旗在開幕式上升起。 記者 張浪 攝 近年來，國際奧委會通過不斷改革，讓奧運項目設置更趨靈活和年輕化，也使得更多的世運會項目被奧運會「吸納」。比如本屆世運會的棍網球、腰旗橄欖球和壁球等項目是洛杉磯奧運會的新增比賽項目。 從領導者層面看，世運會的主辦機構國際世界運動會協會和國際奧委會也早已建立合作關係。國際世界運動會協會主席佩魯雷納表示，協會的願景是「對標奧運會」，7月在四川舉行的世運會史上首次火炬傳遞，正是世運會向奧運標準靠攏的體現。 此次世運會開幕式也是世運會和奧運會共生共存的生動註腳。國際世界運動會協會會旗和國際奧委會會旗在夜幕下升起，國際奧委會主席考文垂則在視頻致辭中感謝「世界運動會為更廣泛的奧林匹克運動所做的貢獻」，世運會歷史上第一支主火炬以「水火交融」的方式被點燃。 「世運會就像一個展示非奧項目魅力的『櫥窗』。」如佩魯雷納所說，是否入奧並非評判項目優劣的標準，世運會與奧運會相互促進、相互補充，讓更多體育項目被看見，推動了全球體育的多元發展。(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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