日本「繼承和發展村山談話會」理事長：二戰歷史不容篡改
2026-01-07 18:02 2,758次浏览海口8月8日電 (王曉斌 吳嘉鑫)8月8日，2025年海南自貿港「逐浪計劃」港澳大學生暑期實習活動(簡稱「逐浪計劃」)總結會在海口舉行。參與活動的港澳學子現場分享實習感悟，期待未來有機會投身海南自貿港建設，與海南自貿港共成長。 8月8日，2025年海南自貿港「逐浪計劃」港澳大學生暑期實習活動總結會在海口舉行。 記者 駱雲飛 攝 海南省委統戰部常務副部長康拜英在總結會上表示，當前海南正全力以赴推進自貿港封關運作，需要包括港澳青年在內的各路人才共築夢想。她期待大家持續做「逐浪者」，把實習收穫轉化為奮進動力；做「搭橋人」，當好港澳與海南交流的紐帶；做「同行者」，常回海南、紮根海南，在這片熱土上共繪發展藍圖。 7月初啟動的「逐浪計劃」吸引了500餘名港澳大學生踴躍報名。最終篩選出的80名港澳大學生，分赴海南不同崗位實習鍛鍊一個月。 連續兩年參與「逐浪計劃」、均在海南華潤置地有限公司實習的香港樹仁大學大三學生唐誠智說，回想兩次實習的時光，海南自貿港的變化清晰可見。「第一次來的時候，公司還在為自貿港政策落地後的業務布局做準備，許多流程尚在摸索；而這一次，不僅各項目已駛入快車道，身邊還多了不少來自五湖四海的優秀同事，這種日新月異的活力讓我深受感染。」 在三亞崖州灣科技城管理局實習的暨南大學香港籍學生周雅弦表示，科技城不論是高水平的科研平臺，還是現代化的園區建設，都讓人真切感受到海南正以嶄新的姿態走在高質量發展的路上。「『逐浪計劃』不僅讓我收穫了專業知識與實踐經驗，更讓我拓寬了視野，感受到了海南這片熱土正在蓬勃發展的脈動。」 在一齡醫院管理集團有限公司實習的澳門科技大學博士研究生呂凱峰表示，海南自貿港建設熱潮如磁石般吸引著港澳青年，「逐浪計劃」搭建起校園與社會、理論與實踐的橋梁，希望未來能留在海南，用學到的理念和技能為中醫發展出力。 8月8日，2025年海南自貿港「逐浪計劃」港澳大學生暑期實習活動總結會在海口舉行。 記者 駱雲飛 攝 總結會上，活動主辦方為在實習中表現突出的同學頒發了「優秀學員」證書，也為活動中積極傳播海南自貿港聲音、展現青年風採的同學頒發了「海南自貿港『聲』力軍」證書。隨後，港澳學子們展開國情考察，深入海南感受自然美景和少數民族風情。 「逐浪計劃」由海南省政府港澳事務辦公室、香港海南社團總會主辦，海南港澳青年創新創業服務中心承辦。香港海南社團總會執行會長、海南港澳青年創新創業服務中心主任雲海清說，「逐浪計劃」不僅是一次崗位實踐，更是一場融入國家發展浪潮的沉浸式學習體驗，為學生自身的職業發展和海南自貿港的建設注入了新思考、新活力；香港海南社團總會將支持更多港澳青年來瓊學習、就業、創業，助力實現個人價值和人生理想。(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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