「蘇超」玩轉「票根經濟」
2026-01-14 23:52 6,249次浏览銀川8月8日電 (記者 李佩珊)8月8日，「擎動寧夏 低空領航」2025年噸級無人直升機吊運演示活動在位於銀川市的中國廣電寧夏低空飛行服務中心舉行。活動現場，噸級無人直升機FWH-1500在閱海公園上空完成吊運作業演示，實現了寧夏首次噸級無人機的吊運應用驗證。 首飛現場。 記者 於晶 攝 本次完成首飛的FWH-1500無人直升機由北京航景創新科技有限公司研製，具備5300米高海拔起降、300公斤有效吊運載荷及7級抗風等卓越性能。在演示環節，該無人直升機精準地將模擬物資箱投送至目標點，充分展現了其穩定性和精確性。 據現場工程師介紹，FWH-1500集高海拔適應性、大載重能力、長航時續航和強環境適應性於一身，採用先進的多餘度飛控、導航及測控系統，特別適用於高原、山區、森林、荒漠等複雜地理環境，未來將在森林防火、鄉村振興、電力巡線(西電東送)等重大工程領域發揮重要作用。活動現場還同步展示了無人機反制技術，通過對目標無人機的快速攔截驅逐，為專業航空器作業安全提供了有力保障。 首飛現場。 記者 於晶 攝 據了解，中國廣電寧夏網絡有限公司依託寧夏獨特的空域資源、產業基礎及政策支持，發揮網絡、雲平臺、數據中心等優勢，成立了寧夏陸航科技產業有限公司，同時拓展全流程數字監管、智能基礎設施、通信保障等領域，建設運用中國廣電寧夏低空飛行服務中心。該中心定位為集低空飛行服務保障、基礎設施建設、無人機專業培訓、產學研協同創新於一體的綜合性服務平臺，致力於推動「低空+」多元化應用場景落地，打造智慧廣電與低空經濟深度融合的產業生態，助力建設西部地區低空經濟示範高地。 此次噸級無人直升機吊運演示的成功舉行，有效驗證了重載無人機在寧夏複雜環境下的實用能力，對於完善本地高端裝備製造產業鏈、吸引低空經濟頭部企業布局，以及未來探索輸出具有地方特色的低空空管服務標準均具有重要意義。下一步，中國廣電寧夏網絡有限公司將持續深化在物流運輸、應急救援、生態監測等領域的創新實踐，強化技術保障與規範管理，築牢低空飛行安全防線，打造西部地區低空經濟創新發展的標杆，為寧夏建設黃河流域生態保護和高質量發展先行區注入強勁的「低空動能」。(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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