助力和美鄉村建設 山西計劃用5年時間開展一輪全域土地綜合整治
2025-12-27 22:56 1,316次浏览2025年第12屆世界運動會(以下簡稱「成都世運會」)賽程已過半。34個大項的60個分項中，空手道(型、組手)、體育舞蹈(拉丁舞、標準舞)等26個分項已全部完賽，11個分項正在進行中。 這幾天，運動員們在賽場上奮力拼搏，爭金奪銀。賽場之外，他們在成都的生活也同樣精彩。融合先進科技的應用場景和豐富的文化活動，為各國運動員提供了便捷高效的居住體驗和獨特的文化感受。 在世運村，一款智能翻譯眼鏡很受歡迎，成了「村民」交流的神器。這款支持40種語言同聲傳譯的AR設備，可以通過鏡片實時投射雙語字幕，讓來自100餘個國家和地區的運動員圍坐暢談時，既能聊賽事戰術，也能侃火鍋裡毛肚的最佳燙煮時長。「一定要帶一副回家。」一名美國運動員舉著眼鏡興奮地說。 從入住起居、訓練備戰到休閒交流，世運村內「上崗」的眾多科技產品為運動員帶來高效與趣味兼具的創新體驗，這些產品有九成來自成都本土企業的創新。 智能服務無處不在。運動員只需一聲「GoGo，帶我去熊貓商店」，智能機器狗便馱著吉祥物「蜀寶」公仔，帶領他穿過青神竹編燈影搖曳的非遺市集；美甲機器人5秒噴繪出的世運會會徽與熊貓紋樣，引得前來體驗的運動員爭相曬圖；居住區綠地裡的純物理滅蚊機織就「無蚊天網」；泳池中配備4K鏡頭的水下機器人360度探查池壁，能以超強吸力絞殺微米級汙染物；一款融合了視覺追蹤、大屏多點觸控等技術的AI智能互動運動終端設備人氣爆棚…… 憨態可掬的大熊貓作為「頂流萌寵」深受大家的喜愛和關注。訓練和比賽之餘，許多運動員組團打卡成都大熊貓繁育研究基地，開啟國寶探訪之旅。基地內大熊貓紀念品商店的熊貓周邊產品也讓他們瘋狂「剁手」。「我給孩子買了一隻熊貓(玩偶)。」一名國外參賽運動員說，他們在收銀臺排起了長隊，準備將獨特的中國禮物帶給家人和朋友。 世運村內的商業休閒區匯聚了豐富的城市文化體驗活動。非遺代表性傳承人手作、沉浸式非遺體驗、文創展銷等吸引眾多國外運動員駐足，深度感受成都文化魅力。一名奧地利運動員精心挑選了一把新繪的國畫熊貓扇，特意請人題上漢字「康寧」，準備送給奶奶祈願平安。一名巴西女運動員則為養育了15隻貓的媽媽挑選了一件精美的大漆貓貓擺件，她稱讚：「這裡的一切都太棒了。」 這次成都世運會之旅，讓外國選手集體為成都「打call」。一名運動員說：「我從未去過如此大的城市，人們非常友好。」還有運動員感慨成都的宜居環境，「城市裡有許多公園和綠地，所以我真的很喜歡這裡」。 「多個項目即將進入獎牌爭奪階段，必將誕生更多令人難忘的時刻，向世界持續展現成都乃至中國的待客之道以及中華文化的獨特魅力。」國際世界運動會協會主席何塞·佩魯雷納說。 中青報·中青網記者 陳曉來源：中國青年報
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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