美國華盛頓僑界舉辦紀念抗戰勝利80周年主題音樂會
2026-02-26 14:38 2,523次浏览三亞8月14日電 (張月和)在全國生態日來臨之際，三亞市14日召開生態文明建設專題新聞發布會，三亞市生態環境局副局長趙俊冉在會上說，三亞堅持生態優先、綠色發展，加快建設世界知名宜居宜遊宜業熱帶濱海城市。 趙俊冉介紹，2025年上半年，三亞生態環境狀況等級為優，生態質量指數為75.14，生態質量類型為一類。自然生態系統覆蓋比例高、生物多樣性豐富。環境空氣品質總體優良，優良天數比例為96.1%。水環境質量持續向好，城市集中式飲用水水源地、城鎮內河(湖)、水功能區、入海河流水質達標率均為100%。土壤環境質量總體優良，無廢城市建設不斷深化。 過去一年，三亞出臺《美麗三亞建設規劃綱要(2024-2035年)》和《美麗三亞建設行動方案(2024-2027年)》，建立以8個領域、37項指標為重點的美麗三亞建設框架體系。2024年，三亞市在推進美麗中國建設地方實踐、生態環境領域改革創新、生態環境質量提升等方面的探索和做法獲得生態環境部通報表揚。 三亞推進產業綠色轉型，嚴格把控項目準入，堅決抵制「兩高一低」項目，大力發展循環經濟，培育新興綠色產業，打造國際旅遊勝地和自貿港科創高地。崖州區在榮獲生態環境部第七批「綠水青山就是金山銀山」實踐創新基地稱號基礎上，深入實施「三城三地一古鎮」發展戰略，積極探索「兩山」轉化新路徑。 三亞還大力推進蜈支洲島零碳智慧生態島和崖州灣科技城零碳園區建設。海南國際碳排放權交易中心不斷開拓國際國內碳達峰碳中和相關業務，頒發三亞首張芒果產品碳中和證書；完成芒果、蓮霧等四款三亞特色產品碳足跡認證及首個水果碳足跡核算和標識使用技術規範，創新碳足跡標籤應用場景。 趙俊冉表示，三亞市將全面推進美麗三亞建設，著力解決突出生態環境問題，深化和拓展生態產品價值實現路徑，不斷滿足市民遊客對三亞生態環境的美好需求。(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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