市場監管總局等三部門聯合發布《醫療廣告認定指南》
2026-03-06 00:21 1,273次浏览成都8月11日電 題：非遺競技齊登場 世運廣場熱度再升級 作者 袁牟知博 8月9日和10日晚間，成都世運會世運廣場連續上演「錦繡躍動——雅韻之夜」和「活力綻放——燃情之夜」兩大主題活動。廣場內各特色展區人潮湧動、熱度持續攀升，不同國籍、不同年齡的遊客齊聚一堂，共同定格兩日精彩瞬間：既有主題之夜特色節目陸續登場、「跟著世運遊雅安」主題旅遊線路發布活動，更有運動員接連亮相「今日最佳運動員」頒獎儀式。 展演互促、動靜相宜，成為世運廣場兩日活動的真實寫照。雅韻之夜的舞臺上，雅安市選送的多個節目成為焦點：開場說唱舞蹈《唱遊雅安》以動感節奏串聯碧峰峽、蒙頂山等標誌性景觀；舞蹈《達瓦勒》中，身著民族服飾的舞者以輕盈舞姿演繹著生活喜樂，仿佛將觀眾悄然帶入雲霧繚繞的夾金山下…… 互動環節中，「跟著世運遊雅安」主題旅遊線路發布活動點燃了現場遊客的參與熱情。主持人圍繞「世界茶文化聖山」「雅安美食」等話題展開互動，臺下應聲一片，觀眾爭相作答。燃情之夜中，南充市選送的群舞《大皮影》同樣出彩：川北皮影藝術與演員靈動的舞姿、精緻的服飾交相輝映，創新的皮影戲視覺奇觀，受到觀眾的一致好評。 遊客在世運廣場體育項目展示體驗區體驗體育項目。 記者 田雨昊 攝 在世運廣場城市文化展示區，各市州展演項目亦各展風採。雅安滎經黑砂以古樸厚重的質感吸引眾人駐足，瀘州的油紙傘手藝人現場演示油紙傘製作技藝，讓傳統工藝的溫度觸手可及。文創展示區裡，巴中市圍繞「鴻運光霧山」主題推出的七件套伴手禮，更以精巧設計贏得不少國際遊客青睞，將這份「巴中溫度」打包帶回家。 接連兩日，體育項目展示體驗區都迎來了特別的體驗者——大批「小遊客」跟著父母走進拋竿、軟式曲棍球、飛盤等項目體驗區內，開啟歡樂的親子互動時光。此外，泰拳、合氣道等體育項目展示區同樣人氣高漲，工作人員的耐心講解與專業展示，讓這些新奇的運動項目被更多國內外遊客熟悉喜愛。 在兩晚的「今日最佳運動員」頒獎儀式中，成都世運會中國體育代表團首金獲得者盧卓靈、射準射箭女子複合弓項目冠軍安德烈婭·貝塞拉·阿里薩加、體操蹦床女子單跳項目金牌獲得者梅甘·基莉以及印度尼西亞龍舟隊代表先後亮相。頒獎儀式不僅是對運動員卓越競技水平的肯定，更以榜樣力量在觀眾心中播撒下崇尚體育、追求卓越的種子。 世運廣場的熱鬧背後，離不開青春力量的默默守護。廣場各個角落，身著白色T恤的「小青椒」志願者構成了一道流動的風景線。來自中國民用航空飛行學院的志願者李同學在觀眾服務點忙碌不停，她熟練地為遊客介紹廣場各項信息「每天步數超2萬步，但看到大家通過我的講解了解到世運廣場、愛上體育項目，所有疲憊都值得了。」 據了解，世運廣場每日都有幾十名「小青椒」志願者駐守，他們的身影遍及諮詢引導、語言翻譯等各個環節，用青春力量為世運廣場的順暢運行作出貢獻。(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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