2025澳大利亞國際青少年藝術節展演在雪梨舉行
2025-12-04 13:29 9,148次浏览北京8月11日電 (記者 孫自法)中國發明協會與廣州市人民政府8月11日在北京聯合舉行新聞發布會宣布，第十一屆國際發明展覽會、第33屆廣州博覽會和「一帶一路」暨金磚國家技能發展與技術創新大賽，將於8月22日至24日在羊城廣州同期舉辦、同城競技。 8月11日，第十一屆國際發明展覽會、第33屆廣州博覽會聯合新聞發布會在北京舉行。記者 孫自法 攝 這是國際發明展覽會、廣州博覽會首次同期舉行，將為展示海內外發明創新成果、促進國內國際雙循環搭建高規格的交流轉化應用平臺。 中國發明協會黨委書記餘華榮表示，本屆國際發明展覽會和「一帶一路」暨金磚國家技能發展與技術創新大賽，旨在助力粵港澳大灣區建設，將充分發揮「發明人之家」和「橋梁紐帶」平臺作用，通過搭建發明成果與產業資源對接的平臺，努力將科技創新優勢轉化為發展新動能，推動更多高價值發明創新成果實現轉化應用。 廣州市人民政府副秘書長高裕躍指出，廣州是國家中心城市和粵港澳大灣區核心引擎，在科技產業和展會經濟方面具有獨特優勢。第33屆廣州博覽會、第十一屆國際發明展覽會和「一帶一路」暨金磚國家技能技術大賽，將以「雙向賦能促循環，新質發明創未來」為主題，通過展示展銷、新品推介、行業交流、科創展望等活動形式，推動各地資源優勢互補、科技成果轉化、經貿交流合作等實現高質量發展。 據中國發明協會介紹，國際發明展覽會是中國發明創新領域最高規格的國際性展會之一，本屆國際發明展吸引來自全球30多個國家和國際組織的300多位代表參與，展出2000多項中外發明成果。 今年國際發明展主題為「發明匯灣區，創新聯全球」，將突出「灣區」特色，設立涵蓋新興產業和傳統優勢領域的多個特色主題展區，包括「一帶一路」國際展區、新質生產力發展展區、國防科技創新展區、綠色生產和新材料創新展區、青少年發明創新展區、中醫藥傳承創新專題展區、紀念中國發明協會成立40周年曆程展區等，集中展示國際國內優秀髮明創新成果。 同期舉辦的「『一帶一路』暨金磚國家技能發展與技術創新大賽」，將通過競賽和交流促進共建「一帶一路」國家及金磚國家間的發明創新合作。展會期間還將舉辦中國隱形角獸500強大會、智慧財產權雙向路演對接會等專題活動。 8月11日，第十一屆國際發明展覽會、第33屆廣州博覽會聯合新聞發布會在北京舉行，圖為聯合發布方代表會後合影。記者 孫自法 攝 另據廣州市方面介紹，第33屆廣州博覽會還涵蓋第九屆中國(廣州)國際養老健康產業博覽會(廣州老博會)，以「銀髮經濟：新賽道、新科技、新消費」為主題，創新搭建「1+7」主題場景式展區，即1個技術展示窗口(智慧養老展區)+7大產業賽道(養老服務展區、養老金融展區、老年文旅展區、適老化「煥新」展區、康復輔具展區、老年用品展區、抗衰老展區)。 聚焦人工智慧與機器人、智能網聯與新能源汽車、低空經濟與航空航天等新興產業領域，第33屆廣州博覽會特設廣州新質生產力展區，集中呈現智能製造領域的前沿技術與創新產品。 其中，首次設立機器人表演專區，匯聚130多款機器人進行展演；知名科技企業將攜情緒情感引擎機器人、外骨骼智能穿戴、智慧陪伴機器人等多種智慧養老前沿產品，首次亮相廣州老博會專業展區；基因編輯、細胞治療、類器官、器官晶片、3D列印等生物製藥前沿技術，在廣州醫博會專業展區集中展示。(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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