中國平安：上半年綠色保險原保險保費收入358.36億元
2026-03-02 02:29 9,729次浏览成都8月8日電 題：大涼山妞妞唱響成都世運會開幕式：把民族童聲唱給世界聽 記者 賀劭清 「我願緊緊抱著你，相依就是萬千。世界有一個屋簷，夢好甜，星點點。」7日晚，百餘位來自世界各地的小朋友與青年歌手，在成都世運會開幕式現場用澄澈嗓音唱響世運會主題曲《萬千》。舞臺上，既有來自義大利博洛尼亞的小男孩盧卡，也有來自中國大涼山深處的妞妞。因為世運會，東西方的小朋友在同一個舞臺同唱一首歌。 7日晚，大涼山妞妞與中外小朋友一同在成都世運會開幕式唱成都世運會主題曲。 記者 張浪 攝 當晚共有6位來自中國大涼山妞妞合唱團的妞妞參與合唱。過去，妞妞們曾給遠方打工的父母唱歌，給家鄉的甜蕎花唱歌，給獨自走在山間回家路的自己唱歌，而現在，她們將來自大涼山的民族童聲唱給世界聽。 「唱歌很開心，就像在森林裡找到蘑菇。」大涼山妞妞合唱團成員吉什麼你扎羞澀笑道，過去幾天進行排練的時候，她與中外小朋友一同唱歌、做遊戲，彼此熟悉。和朋友一起唱好聽的歌，當然充滿快樂。 大涼山妞妞合唱團由鄉村教師吉布小龍創立。吉布小龍是涼山州普格縣特補乃烏村第一位本科生。從四川音樂學院畢業，幾經漂泊，音樂夢受阻後，吉布小龍選擇回到大山。他成為普格縣大槽鄉中心小學一名鄉村教師，並在2018年成立了大涼山妞妞合唱團。 合唱團成立7年以來，妞妞們將來自大涼山深處的童聲唱到了央視春晚舞臺，唱到了成都世運會開幕式現場。她們用《玉盤》歌唱人類對宇宙的永恆好奇，用《動車開進我家鄉》記錄家鄉交通新變化，更用《勇敢的妞妞》傳遞著山裡娃對生活的熱望。 「從涼山到成都的動車上我們就開始學《萬千》了，孩子們都很喜歡歌中的歌詞，尤其是『夢有那麼多期待，擁抱所有的色彩』。」吉布小龍說，在合唱彩排的時候，妞妞學習英文歌詞，外國小朋友學唱中文歌。雖然成都世運會開幕式已經結束，但小朋友們的友誼才剛剛開始。 8月2日，大涼山妞妞合唱團的小朋友與中外小朋友一同練習成都世運會主題曲。 吉布小龍供圖 吉布小龍回憶，曾經大涼山閉塞的環境鎖住了一代又一代山裡娃，而等他成為鄉村教師時，涼山已實行15年免費教育，昔日的土坯教室被嶄新的校舍取代，獨特的民族風情與秀美風光，更吸引了無數海內外遊客。 「和不同國家的小朋友將歌唱給世界聽，這個暑假的『涼山妞妞世運奇遇記』，本身就是一首最動聽的歌。」吉布小龍說，彩排時妞妞們曾邀請一同合唱的小朋友來涼山玩，希望大家親身體驗涼山新變化，讓世界的歌聲，迴蕩在涼山美麗的邛海之畔。(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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