中國三大電信運營商公布中期業績：前沿科技布局蹄疾步穩
2025-12-20 04:27 1,427次浏览杭州8月12日電(郭天奇)12日，第二屆亞洲空手道青少年公開賽暨訓練營在浙江杭州臨平開幕。來自烏茲別克斯坦、馬來西亞、澳大利亞、紐西蘭、中國等14個國家和地區的55支代表隊齊聚臨平，將在為期5天的賽程中展開訓練營活動與激烈角逐。 圖為開幕式現場。(主辦方供圖) 賽事設置U10組(8-9歲)、U12組(10-11歲)、U14組(12-13歲)、少年組(14-15歲)、青年組(16-17歲)及少年&青年組6個年齡組別，涵蓋54個小項，將誕生54枚金牌。 此次訓練營的一大亮點，是由多位世界頂級高手組成的重量級講師團——包括來自中國的龔莉、日本的植草步與阿部倖地、約旦的穆罕默德·賈法裡、越南的阮黃銀，他們將為青少年運動員帶來兼具趣味性與專業性的指導，既有生動的體能訓練，也有精準的技術點撥，助力選手在正式比賽中綻放最佳競技狀態。 剛剛在成都世運會空手道女子組手-61公斤級決賽中奪冠的龔莉，馬不停蹄趕來杭州擔任講師，她坦言：「我會傾盡所能，把積累的經驗和技術分享給亞洲和大洋洲的孩子們。」 看著賽場上的少年們，龔莉仿佛看到了年少時的自己：「希望通過教學讓他們感受到這項運動的魅力，讓更多青少年了解並愛上空手道。」 值得一提的是，約旦講師穆罕默德·賈法裡同樣是世運會男子組手-84公斤級金牌得主，頂級導師團的加持，讓本次訓練營成為技術交流與文化傳承的絕佳平臺。 作為亞洲空手道聯合會人才培養計劃的重要組成部分，本次賽事由亞洲空手道聯合會主辦，中國空手道協會、臨平區人民政府承辦，核心宗旨便是促進亞洲青少年在空手道技術與文化上的深度交流，以武會友，共促這項運動的青少年發展。 此外在賽場外，文化交融的氛圍同樣濃厚。賽事期間不僅有空手道項目文化展示與區域特色文化展演，參賽者還能體驗陶瓷獎牌製作、空手道主題冰箱貼DIY、馬克杯彩繪等手作活動，在集市的逛吃中，讓賽場拼搏精神與陶瓷藝術之美相映成趣。(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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