大消息！浦東最核心區段要有五個水環，建設時間節點也都定了
2026-01-19 14:33 9,375次浏览當地時間8月7日晚，電影《南京照相館》在加拿大渥太華、多倫多、溫哥華分別舉辦首映式。在溫哥華的首映式上，中國駐溫哥華總領館、中資機構、華人華僑等300餘人參與觀影。 影片開始前，所有的觀眾共同舉起了電影相關的海報和明信片，一起表達對歷史的緬懷和對和平的珍愛。電影放映結束時，現場一片沉寂，許多人臉上掛著尚未擦乾的眼淚，許久後才有人慢慢起立離場。 加拿大萬錦市副市長陳國治認為，這部電影意義非凡，因為它為國際觀眾提供了一個機會，讓全世界，包括加拿大和北美有機會去了解1937年12月南京大屠殺的殘酷。 溫哥華中華會館理事長錢華表示，看完了電影心情十分沉重。電影真實還原了那段慘痛的歷史。這段歷史在海外的很多教科書中都找不到，但它應該被銘記。她表示，希望加拿大更多其他族裔的人士來看這部電影，銘記歷史，珍惜和平。 多倫多市民約翰·雷諾茲在看完這部電影後表示，這部電影讓他感到震驚，它太真實了。約翰·雷諾茲表示，他有時甚至因為場面過於激烈而不忍觀看。他對自己不知道這樣的事曾經發生過，而感到內疚。 一位來自南京的觀眾表示，從小到大，每年的12月13日，南京都會響起防空警報。如今他已經成年，旅居海外，但每一代都在用不同的方式去銘記這段歷史。 中國駐溫哥華代總領事曾智也出席了首映式。曾智強調，牢記歷史的經驗和教訓，絕不是為了延續仇恨，而是為了以史為鑑，尊重歷史，維護和平。曾智表示，中加兩國在二戰期間曾經在東方戰場並肩攜手作戰，真誠希望與領區各界一道，銘記歷史，珍愛和平，緬懷先烈，開創未來，共同秉持正確的二戰史觀，共同維護戰後的國際秩序，捍衛國際的公平正義，為人類的和平與發展，共同譜寫新的篇章。 據了解，電影《南京照相館》還將於8月10日在加拿大薩斯卡通，8月11日在加拿大卡爾加裡舉辦首映活動。8月15日，影片將正式登陸加拿大各大主要城市電影院線。(總臺記者 趙淼 張穎哲)
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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