廣東臺山：稔果進入成熟季 市民嘗鮮正當時
2026-01-23 01:56 6,691次浏览北京8月7日電 中國佛教協會7日在其官網刊發文章指出，釋永信的所作所為給佛教的健康傳承造成嚴重負面影響。該協會將教育引導佛教教職人員深刻認識「以戒為師」的重要意義，像愛護眼睛一樣守護戒律。 釋永信涉嫌刑事犯罪，嚴重違反佛教戒律，相關消息受到海內外輿論高度關注。 中國佛教協會8月7日刊發的文章《堅持以戒為師 推動我國佛教健康傳承》指出，以戒為師、嚴持淨戒，不僅是佛教徒個人修行解脫的根本，而且是佛教健康傳承的根本，是佛教的命脈所系。釋永信的所作所為，不僅葬送了個人的法身慧命，而且敗壞了佛教教風，侵蝕了佛教健康肌體，破壞了出家人的社會形象，給佛教的健康傳承造成嚴重負面影響。 對於佛教界仍然存在戒律鬆弛、教職人員違規犯戒乃至破根本戒的情況，該文認為，一方面是佛教團體、佛教活動場所在教職人員管理的制度、機制和具體執行方面仍存在一些漏洞、短板和弱項，佛教界內部監督機制有待進一步健全完善和落實；另一方面是一些佛教教職人員在佛教修行上放逸懈怠，在自我約束上放任自流，以致動搖佛教信仰、背棄出家發心、不畏因果、無視戒律，徹底喪失了出家人應有的操守。 文章強調，釋永信的嚴重問題為全國佛教界敲響了警鐘。唯有勇於面對、深刻反省，舉一反三、引以為戒，才能把問題和錯誤轉變為促進佛教徒個人修行進步和推動佛教健康傳承的「逆增上緣」。 中國佛教協會官網當天還刊發另一篇文章《天下稱第一 是禪不是拳——當代少林寺的歷史使命與時代責任》。 文章介紹了少林寺歷史、被尊為「天下第一祖庭」的由來等，指出「歷經千年的傳承與沉澱，少林寺已成為中國禪宗的根本祖庭與我國佛教中國化的重要象徵，更是人類文明交流互鑑的歷史見證」。 「中國佛教的特質在禪。」文章提出，少林寺作為禪宗祖庭，要作提振宗風、弘揚中國禪宗文化的表率；作為文化載體，要作弘揚中華優秀傳統文化、傳承世界文化遺產的表率。作為交流平臺，要作促進中外文化交流互鑑、民心相通相親的表率。(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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