國臺辦發言人就臺民意代表「大罷免」第二輪投票結果答記者問
2026-01-19 10:33 1,247次浏览韶關8月7日電 (郭軍 何光宇 陸洋)8月5日，粵北地區出現特大暴雨，途經京廣普鐵韶關至清遠區段部分列車停運，多趟前往廣州、深圳等地的普速客車停運、折返，造成部分旅客中途滯留。廣鐵公安韶關東、韶關、英德、英德西、廣州白雲等客運站派出所啟動應急機制，聯合客運和地方政府，全力護航滯留旅客轉運和疏導工作。 8月5日11時，因天氣狀況惡劣，韶關東站停止全部客運業務，已在站內停擺及陸續折返的有9趟列車，共計10877餘名滯留在該站的旅客需轉運至韶關站換乘南下。經韶關市政府統籌協調，市交通局、市公交公司等部門聯動，調集80輛免費轉運車輛有序安排至車站廣場。 韶關市公安局接到警情後，第一時間啟動路地聯勤應急預案，110名支援警力分三批次到達韶關東站，與鐵路民警共同做好現場秩序維護。 韶關東站派出所民警在站臺疏導滯留旅客出站。廣州鐵路公安處 供圖 12時許，雨勢加大，旅客轉運工作正式開始。韶關東站派出所15名民警在站臺、地下通道、出站口疏導旅客出站；派警組協同車站工作人員到候車室、衛生間進行人員清退，避免旅客錯過通知導致滯留車站；其餘民警與地方公安機關和客運人員開展聯勤聯動，將旅客有序轉運至韶關高鐵站。 截至當日18時，1萬餘名滯留旅客全部安全順利轉運至韶關高鐵站，現場秩序井然。 韶關東站派出所民警引導旅客乘坐轉運公交。廣州鐵路公安處 供圖 截至當日19時20分許，10970餘名旅客通過韶關站34趟列車全部完成安全轉運。 在清遠英德，強降雨導致京廣鐵路K81、Z13次兩趟列車停運，近2000名旅客滯留在英德站。鐵路警方對接鐵路客運、英德市公安局、市交通局等部門共同敲定轉運路線、停靠站點和警力布控方案，通過9趟途經高鐵，累計完成旅客轉運1900餘人。 韶關站候車室內，路地警方共同維護旅客轉運乘車秩序。廣州鐵路公安處 供圖 在廣州，受粵北暴雨影響，廣州白雲站8月5日40餘趟列車停運。廣州白雲站派出所立即啟動應急預案，強化與客運部門等聯動，共同應對汛情。經多部門10小時的連續奮戰，40餘趟列車近3萬旅客順利完成退改籤手續並有序離開車站。(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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