（抗戰勝利80周年）香港特區政府在斬竹灣抗日英烈紀念碑園隆重紀念抗戰勝利80周年
2025-11-17 20:40 9,541次浏览北京8月13日電 (記者 陳建新 楊程晨)就臺灣花蓮縣富裡鄉學田村村長、陸配鄧萬華遭解職一事，國務院臺辦發言人朱鳳蓮13日表示，這是民進黨當局借所謂「國籍」問題打壓大陸配偶的又一惡行。 當天在北京舉行的國臺辦例行新聞發布會上，朱鳳蓮說，民進黨當局一再歧視欺凌大陸配偶群體，種種罪行，不一而足，其目的就是製造「綠色恐怖」，阻撓限制兩岸交流，打擊支持兩岸關係發展的力量。 她說，廣大在臺定居落戶的陸配群體是臺灣社會的重要成員，是臺灣同胞的家人和親人，在不同崗位上為臺灣經濟社會發展作出貢獻。民進黨當局區別對待、蓄意打壓，充分暴露其「臺獨」本性，表明其宣揚的「民主」「人權」都是騙人的鬼話。 民進黨當局近日預告修正有關大陸人士在臺定居辦法，相關人士稱須「剪繳」中華人民共和國護照。朱鳳蓮強調，中華人民共和國護照受到法律嚴格保護，任何組織或者個人不得偽造、變造、轉讓、故意損毀或者非法扣押護照。對於故意損毀中華人民共和國護照的有關組織和個人，我們將依法追究其法律責任。 她還提到，民進黨當局有關部門配合推動各種所謂「修法」，對臺灣同胞來往大陸極盡阻撓，對大陸居民往來臺灣極力限制，嚴重損害兩岸同胞的利益福祉，嚴重破壞臺灣同胞的正常生活。 據報導，民進黨當局擬修改有關規定，限制公務人員赴港澳。朱鳳蓮回應，民進黨當局出於謀「獨」本性，不斷操弄司法和行政手段製造「綠色恐怖」，阻撓港臺、澳臺交流交往，升高對立對抗，其卑劣伎倆註定失敗。 有臺媒報導，大陸一網紅日前以「商務履約」名義赴臺，遭當局以「涉嫌以虛假資料非法入境」為由逮捕收容。朱鳳蓮指出，民進黨當局為阻擾破壞兩岸人員交流交往，無所不用其極，處心積慮打壓相關人員、恐嚇臺灣民眾，不得人心。島內綠媒和別有用心之人更是惡意炒作、抹黑，企圖誤導輿論，充分暴露他們挑撥兩岸對立對抗的險惡用心。 客貨兩用滾裝船「海峽號」於8月6日恢復貨運直航。「『海峽號』重啟受到兩岸民眾的熱烈歡迎。」朱鳳蓮表示，由於民進黨當局阻撓限制，兩岸民眾期盼已久的兩岸海上客運直航迄未恢復。兩岸間恢復正常海上客運航線在大陸方面不存在任何障礙。民進黨當局應充分考慮兩岸民眾及航運企業的訴求，儘快全面恢復兩岸海上客運直航。(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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