（成都世運會）一個人的世運代表團：微光如炬 永不獨行
2025-12-06 21:40 1,478次浏览北京8月12日電(記者 高萌)據中央氣象臺消息，今年第11號颱風「楊柳」(強熱帶風暴級)將影響我國，預計將兩次登陸。受其影響，12日至15日，福建、廣東等地有大到暴雨，局地大暴雨或特大暴雨。目前，廣東、福建、浙江等省份正在做好充分準備迎戰颱風。 據中國天氣網消息，預計今年第11號颱風「楊柳」將以每小時25公裡左右的速度向偏西方向移動，將於13日中午前後、13日夜間至14日凌晨先後在臺灣東南部沿海以及福建南部到廣東東部一帶沿海登陸，中央氣象臺12日6時發布颱風黃色預警。中國氣象局啟動重大氣象災害(颱風)Ⅲ級應急響應，福建、廣東、廣西、湖南、江西、貴州等可能受颱風影響的省級氣象局根據實際研判啟動相應級別應急響應。各單位要嚴格按照氣象災害應急響應工作流程做好防颱風各項氣象服務。 來源：中央氣象臺網站 國家防總啟動防汛防颱風四級應急響應 據應急管理部網站消息，根據《國家防汛抗旱應急預案》及有關規定，國家防總決定於8月12日13時針對福建、廣東啟動防汛防颱風四級應急響應，並派出工作組趕赴廣東協助指導。 廣東：回港、上岸、避風 部分列車停運 據廣東省應急管理廳11日消息，今年第11號颱風「楊柳」將向臺灣東部沿海靠近，13日夜間至14日早晨，將給廣東帶來明顯風雨影響。13日夜間至15日，粵東、粵北、珠三角東部市縣有暴雨、局部(特)大暴雨。 據廣東省應急管理廳介紹，根據《廣東省防汛防旱防風防凍應急預案》和廣東省防總有關規定，廣東省防汛防旱防風總指揮部決定於8月12日11時啟動防風Ⅳ級應急響應。要求各地各部門紮實做好颱風防禦各項工作，全力以赴保障人民群眾生命財產安全。 廣東省防汛防旱防風總指揮部辦公室11日印發通知，要求12日20時前，汕尾以東(含汕尾)海域落實防颱風「六個百分百」措施。所有海上作業漁船全部回港避風，所有漁排養殖和海洋牧場人員全部上岸避險，海上風電施工平臺人員全部撤離，海釣船、潛水等休閒船艇和鄉鎮船艇等禁止出海。濱海旅遊景區、跨海航線根據情況適時關停。同時要加強與福建、浙江等省份對接，督促在外省海域作業的廣東籍漁船嚴格落實當地防臺指令，確保安全避風。 據國鐵廣州局通報，自8月12日起，京廣鐵路、京九鐵路部分列車停運；自8月13日起，杭深高鐵、甬廣高鐵、梅汕高鐵部分列車停運。受颱風天氣影響，部分正常運行的列車可能出現不同程度晚點。 福建啟動防颱風Ⅲ級應急響應 福建海事局11日10時啟動防颱風Ⅲ級應急響應，按照「大船疏、小船撤、危險品船管」的總體思路，將福建中南部作為防颱風重點區域。 目前，福建沿海71條客渡運航線已做好停航準備，將按照實際情況適時停航，已有9個海上施工作業項目停工，30艘施工船舶提前轉移避風。 浙江啟動南部海域IV級防臺應急響應 11日，浙江海事局啟動南部海域IV級防臺應急響應，要求溫州、台州等地海上相關單位做好防臺準備工作。海事部門通過智慧海事平臺、VTS、簡訊、微信公眾號多途徑發布颱風預警信息，提醒相關部門、航運企業、涉水工程施工單位及有關船舶密切關注颱風動態，利用風前有限窗口期落實防臺措施。 受颱風影響，浙南沿海風力已逐漸增強，溫州南麂島已疏散旅客1076人，預計從11日晚上開始，溫州沿海客運航線將陸續停航。 海事部門提醒，沿海航行船舶要注意加強值班值守，全面檢查主要航行設備、船體和錨設備，發現問題立即修理；施工船舶、無動力船舶要提前做好防臺準備工作，及時前往合適錨地、水域做好避臺準備；計劃前往海島旅遊的民眾要及時關注海上信息及客渡運船舶開停航狀態，做好出行安排。(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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