「劍魚」成為有氣象觀測記錄以來影響三亞最嚴重的颱風
2025-12-29 00:34 3,725次浏览北京8月8日電 題：賴當局霸凌陸配 意識形態動員幾時休？ 記者 容海升 28年前從四川嫁到臺灣的花蓮縣富裡鄉學田村前村長鄧萬華，因被認定無法提出所謂「喪失原籍證明」，近日遭解除職務。賴清德當局又一次以霸凌手段，向弱者揮刀。 因同樣理由遭調查者，還有另外4名村裡長。此事件在島內持續發酵，不少法律學者及政界人士從法規、條例等不同角度質疑該決定——無論是強行要求大陸配偶放棄陸籍身份，還是直接解除一位民選村裡長的職務，都不屬於正當合規的範疇。 一段時間以來，陸配在臺遭受的不公正對待不斷加碼。從羅織罪名逼迫兩岸婚姻家庭骨肉分離，到要求補繳所謂「喪失原籍證明」，再到如今全面清查、打壓公職陸配……樁樁件件並非法律層面的問題，而是賴當局製造「寒蟬效應」的政治手段。 對陸配以意識形態相逼，將其與臺灣民眾分隔開來、置於對立面，輔以側翼營造「來自大陸，其心必異」的仇恨氛圍——賴當局這一套用民粹手段進行政治操弄，在民眾當中製造對立隔閡的手段不可謂不嫻熟。持客觀立場或表露同情者，動輒被打上「中共同路人」標籤。 觀察家分析，賴當局當下進一步打壓陸配，有另一重含義。受「大罷免」首輪投票結果影響，賴清德民意支持度遭重挫，轉移焦點、凝聚支持，要找一個「能得罪」的群體立靶。有島內媒體諷刺道，陸配簡直成了「出氣包」。 目前，全臺約38萬陸配人人自危，陸配子女的生活、學業將更加艱難。須知，在臺定居落戶的陸配群體已然是臺灣社會一員，作為家人在為臺灣經濟社會發展付出努力，如今卻被當作「敵人」看待，怎不令人心寒？ 去年一檔訪談節目中，甫於4日辭世的歷史學者許倬雲先生被問及人生最大遺憾時，一字一頓說道「但悲不見九州同」，這在當前兩岸形勢下更令人唏噓。 陸配是連結兩岸的紐帶，不應被當作棋子，兩岸關係更非只有對抗。賴當局一次次將陸配「推上火線」，只會讓臺灣民眾愈發看清其恃強凌弱、毫無底線的惡劣心腸。(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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