長江中遊界牌水道左汊新航道開通
2026-03-03 05:25 9,265次浏览雪梨8月10日電 (記者 薄雯雯)《和平與未來》大型交響史詩音樂會9日晚在雪梨市政廳舉行，吸引中澳各界人士2000多人觀看。 時值紀念中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年，來自中國、澳大利亞、俄羅斯、德國、義大利等近400名藝術工作者參與本場演出，以交響樂、合唱、獨唱、朗誦等多種形式呈現和平讚歌。 音樂會從盪氣迴腸的《黃河船夫曲》《保衛黃河》，到旋律經典的《啊，朋友再見》《友誼地久天長》，最後在溫暖純淨的中西童聲合唱《明天會更好》中落下帷幕。 當地時間8月9日晚，澳大利亞雪梨，《和平與未來》大型交響史詩音樂會在雪梨市政廳舉行，以紀念世界反法西斯戰爭勝利80周年。 記者 薄雯雯 攝 「這是用愛與真誠完成的演出，格外令人感動。」83歲的約翰及其妻子布裡奇特在看完演出後難掩激動。約翰對記者說，演出過程中他數次熱淚盈眶，「《友誼地久天長》如此經典，澳大利亞人民和中國人民有著深厚的友誼，我們曾去過中國而且很喜歡那裡，我知道我們將共同擁有美好的未來」。 中國駐雪梨總領事王愚在活動致辭中表示，80多年前，中國人民付出巨大犧牲，以艱苦卓絕的抗日戰爭對歐洲戰場和亞洲其他地區反法西斯戰爭發揮了策應和支持作用，遲滯了日「南進」太平洋步伐。澳大利亞的戰士們同樣英勇無畏，兩國人民同仇敵愾、守望相助，共同為世界反法西斯戰爭的最終勝利貢獻了重要力量，勝利屬於中澳人民，中澳友誼長存。 音樂會入場前，雪梨市政廳前廳設有展出包括南京大屠殺、達爾富拉姆事件、日本投降等歷史事件的圖片展。雪梨市民丹尼斯向記者表示，過去他並不太了解南京大屠殺，這段歷史太過慘絕人寰，永遠不應該被遺忘。 澳大利亞澳中人民友好交流協會會長田飛表示，1938年澳大利亞伍倫貢市碼頭工人堅守正義與良知，頂著壓力通過數周的罷工拒絕向「達爾富拉姆」號貨船裝運用於製造日本侵華戰爭武器的生鐵，最終迫使澳政府宣布不再向日本出口生鐵。這段往事一直激勵著在澳華僑華人延續先輩友誼，譜寫澳中人民相知、相親新篇章。 新南威爾斯州南岸工會秘書長亞瑟·羅裡斯接受記者採訪時說，銘記與反思歷史，是為了走向更加和平的未來。「歷史告訴我們，我們應該互相尊重、彼此合作，不要陷入帝國主義者或某些人為我們製造的錯誤中。」 此次活動由雪梨華星藝術團主辦，中國駐雪梨總領事館、澳大利亞海事工會、新南威爾斯州南岸工會共同協辦。(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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