可可西裡藏羚羊遷徙產仔季結束 5190隻藏羚羊回遷
2026-03-19 02:34 7,192次浏览成都8月8日電 (堯欣雨)8日，第12屆世界運動會(以下簡稱「成都世運會」)首枚金牌產生在定向男子中距離賽場，瑞士運動員裡卡多·蘭坎以45分22秒奪得該項冠軍。 奪得成都世運會首金的瑞士選手裡卡多·蘭坎在比賽中。記者 安源 攝 「這裡的設施很棒，組織得很好，運作得非常順暢。」裡卡多·蘭坎賽後說，「世運會把這麼多不同的運動項目匯聚在一起，每個運動員都盡全力發揮出自己的最高水平，這真的很酷。」 接下來，裡卡多·蘭坎希望有時間能去親眼看看大熊貓，這也是他此行十分期待的行程。不久後，他的隊友西蒙娜·埃伯索爾德以40分08秒贏得定向女子中距離賽金牌。 瑞士選手西蒙娜· 埃伯索爾德贏得成都世運會定向女子中距離賽冠軍。記者 安源 攝 定向運動具有悠久歷史，按運動工具的不同可分為徒步定向和工具定向，其中徒步定向於2001年正式進入世界運動會，成都世運會設項為徒步定向。比賽中，運動員需藉助地圖和指北針導航，以徒步的形式快速穿越陌生地帶，並依次到訪若干個檢查點，最終用時短者獲勝。 中國選手唐建達在比賽中。記者 安源 攝 中國選手唐建達和劉曉明獲得定向男子中距離賽的第18名和第23名，完賽成績分別為1小時3分07秒和1小時11分20秒。唐建達接受採訪時表示，今天比賽的難點主要在於溫度，「這個賽道對我們來說很有挑戰性，途中地裡種植的水果特別多，地形非常複雜」。接下來，唐建達還將參加短距離和混合短距離接力賽，他希望可以和隊友一起衝擊好成績。 中國隊選手羅瓊、郝雙燕在女子中距離賽中分列第17位和第22位。 成都世運會徒步定向設男子中距離賽、女子中距離賽、男子短距離賽、女子短距離賽以及混合短距離接力賽，共決出5枚金牌。賽程為期3天，共有來自24支隊伍的約80名選手參加。(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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