80秒重溫抗戰大捷|岡村寧次為何暴跳如雷?八路軍全殲日寇「觀戰團」120多名敵軍官

2026-02-24 19:38 8,892次浏览

  泉州8月9日電 (王志超 陳懿)全球賣家孵化中心開園儀式暨海絲跨境電商創新創業大賽啟動儀式8日在福建省泉州市豐澤區舉辦,標誌著豐澤區正加快邁向集產業聚合、人才培育、風險保障、全球連結於一體的創新高地。 8月8日,海絲跨境電商創新創業大賽啟動儀式在泉州豐澤區舉辦。豐澤區委宣傳部供圖   據了解,海絲跨境電商創新創業大賽以「專業培訓、方案創新、實戰比拼」為核心,每支參賽隊伍將免費獲得主辦方提供的OZON平臺全新店鋪,以及實戰培訓、導師指導、1688官方銷售貨盤、免費辦公工位及物流、報關全託管服務,以及便捷供應鏈支持,通過真實運營數據公平選拔優勝隊伍。   其中,參賽優質青創團隊可獲豐澤區金融服務紅色矩陣專項創業政策支持,所有參賽者均能對接產品供應鏈、平臺渠道等深度合作資源。通過此次賽事,將選拔培養一批符合行業實戰需求的創業與就業標杆人才,激發青年創新創業活力,推動跨境電商快速發展和青年發展型城市建設。   當前,跨境電商產業蓬勃發展,已成為新時代連結世界的「數字橋梁」。全球賣家孵化中心旨在培育全球賣家的沃土、助力中國品牌揚帆出海,打造服務區域內外貿高質量發展的全新引擎和產業聚合窗口。   據悉,位於環華僑大學電商生態圈核心區域的全球賣家孵化中心,由豐澤城建和領秀跨境聯袂打造,總面積達15000平方米,一期項目集成全球賣家服務大廳、優品出海供應鏈選品中心、跨境電商賣家眾創空間、產教實訓基地、人才公寓等功能,構建了完整的跨境電商產業服務垂直生態。中心依託全流程孵化、產教融合、國際合作模式,整合國內優質跨境貨盤、技術服務商等資源,開展國際物流與海外倉合作,開通平臺開店綠色通道,提供海外智慧財產權維護、財稅合規、法務諮詢、跨境保險單等海外業務支持,打造覆蓋「創業孵化-資源對接-服務賦能-企業成長」的全鏈路服務,推動環華僑大學電商業態從分散經營走向產業集聚,為泉州跨境電商產業高質量發展注入新動能。   豐澤區相關負責人表示,全球賣家孵化中心的開園與海絲跨境電商創新創業大賽的啟動,不僅加速了豐澤區跨境電商產業的集群化、高端化發展,更以創新驅動為引擎,以生態賦能為支點,有力服務全市、全省乃至全國跨境電商企業,積極擁抱全球市場機遇,助力中國品牌與全球賣家在數字絲路的廣闊藍海中揚帆遠航、共創共贏。(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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