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2026-02-27 18:34 1,387次浏览聯合國8月10日電 聯合國安理會10日舉行巴以問題緊急公開會。中國常駐聯合國代表傅聰在會上強調，任何改變加沙人口及領土結構的行為都必須予以堅決抵制。 當天會議由英國、丹麥、法國、希臘和斯洛維尼亞倡議舉行。聯合國負責歐洲、中亞和美洲政治事務的助理秘書長延恰作通報表示，以色列計劃在10月7日前驅逐加沙城所有平民，隨後對加沙城實施軍事封鎖，並在加沙中部展開清剿行動。若該計劃付諸實施，加沙恐再遭劫難，並可能引發地區局勢新一輪動蕩。 傅聰發言說，加沙衝突延宕22個月，已經造成6.1萬多名加沙民眾死亡和前所未有的人道災難。國際社會反覆呼籲加沙停火止戰，但令人擔憂的是，局勢正持續向更加危險的方向發展。面對當前緊迫局勢，國際社會包括安理會必須在更大的災難發生前採取一切必要行動。 傅聰說，必須堅決反對佔領加沙的企圖。近日以色列安全內閣批准接管加沙計劃，中方對此表示嚴重關切，敦促以色列立即停止危險舉動。加沙屬於巴勒斯坦人民，是巴勒斯坦領土不可分割的一部分，任何改變加沙人口及領土結構的行為都必須予以堅決抵制。 傅聰說，必須放棄武力至上的迷思。軍事手段不是解決問題的出路，立即停火才是拯救生命、讓人質獲釋的正確方式。立即實現停火、讓人質早日回家，同樣是廣大以色列民眾和人質家屬的希望。以色列政府應當聽取國際社會和國內民眾的呼聲，立即停止加劇緊張局勢升級的行為，停止對加沙的軍事行動。對當事方有重要影響力的國家，應秉持公正負責任態度，採取切實行動推動停火。 傅聰說，必須緩解加沙人道災難。加沙已處於饑荒邊緣。以色列持續發布強制撤離令，覆蓋87%以上加沙領土，導致190多萬人反覆流離失所。人道物資武器化不可接受，集體懲罰加沙民眾不可接受，襲擊尋找物資的平民和人道工作者不可接受。以色列必須履行佔領方的國際人道法義務，開放全部過境點，解除對物資準入的限制，保障人道物資大規模、迅速、安全進入加沙，支持聯合國以符合人道主義原則的方式開展援助。 傅聰說，必須重振「兩國方案」前景。落實「兩國方案」是解決巴勒斯坦問題、實現巴以和平共處的唯一可行出路。國際社會應當加大努力推進「兩國方案」政治進程，共同抵制任何破壞「兩國方案」基礎的單邊行動。 傅聰表示，中方將繼續同國際社會共同努力，推動平息加沙戰火、緩解人道災難、落實「兩國方案」，最終實現巴勒斯坦問題的全面、公正、持久解決。(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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