教育部發布今年第3號留學預警
2025-10-23 05:55 5,315次浏览當地時間8月11日，澳大利亞總理宣布將在9月召開的聯合國大會上承認巴勒斯坦國。以色列依然我行我素，繼宣布接管加沙城後，當地時間10日下午又公布了最新行動計劃。同日，聯合國安理會就以色列安全內閣批准以軍接管加沙城計劃舉行緊急公開會，除美國外，會議得到所有安理會成員的支持。 多國挺巴勒斯坦建國 美以齊反對 當地時間8月11日，澳大利亞總理阿爾巴尼斯召開新聞發布會，宣布澳大利亞將在9月召開的聯合國大會上承認巴勒斯坦國；同日，紐西蘭外交部長彼得斯表示，該國考慮承認巴勒斯坦國，並將於9月作出正式決定。 上月，法國總統馬克龍表示，法國將正式承認巴勒斯坦國。他計劃在今年9月聯合國大會期間正式宣布這一決定。 美《國會山報》指出，全球已有147個國家承認巴勒斯坦國，澳大利亞、英國、加拿大等多國相繼表態將承認巴勒斯坦國，國際社會要求落實「兩國方案」的呼聲持續增強。 以色列總理內塔尼亞胡10日表示，部分國家推動承認巴勒斯坦國的行為「荒謬」，這不會帶來和平，而是「把下一場戰爭帶得更近」。 他說，大多數以色列民眾和議員反對建立巴勒斯坦國，以色列不會為了「輿論好評」而作出「國家自殺」的決定。 當地時間8日，美國副總統萬斯表示，美國沒有承認巴勒斯坦國的計劃。 根據最新民調，美民眾持不同看法。蓋洛普機構7月進行的民意調查顯示，在巴以衝突初期，曾有50%的美國民眾表示支持以色列，但這一比例如今已下降至32%。與此同時，明確反對戰爭的比例上升至60%。以色列總理內塔尼亞胡在美國的不支持率上升至52%，創下蓋洛普自1997年開始相關調查以來的最高紀錄。 宣布接管加沙城後 以軍推進下一階段行動 當地時間10日下午，以色列總理內塔尼亞胡表示，以軍下一階段的軍事行動將重點打擊哈馬斯仍在控制的兩個地點，並就以色列所設想的加沙未來管理方式等問題做出說明。 內塔尼亞胡表示，目前以軍已控制加沙超70%的地區。他還說，以色列擴大軍事行動的目標是將加沙從哈馬斯手中「解放」出來。 同日，總臺記者獲悉，以色列軍方目前仍在研究對加沙城發起進攻所需兵力。有以軍官員表示，預計可能需要一周，以軍才會知道所需兵力及駐紮時間。但無論如何，都需徵召預備役士兵。 8日，以總理辦公室稱，以安全內閣已批准總理內塔尼亞胡關於「擊敗哈馬斯」的計劃，以軍準備接管加沙城。 多國批評以軍加沙計劃 美國成安理會唯一「例外」 多方紛紛發聲，對以方升級加沙行動的決定予以譴責，稱其將進一步加劇緊張局勢。 聯合國安理會10日就以色列安全內閣批准以軍接管加沙城計劃舉行緊急公開會。此次會議由安理會中來自歐洲的常任和非常任理事國英國、法國、丹麥、希臘、斯洛維尼亞提請召開，得到除美國以外所有安理會成員的支持。 會上，安理會成員紛紛對以色列的計劃加以譴責或表達了關切。 接管加沙城的計劃也在以色列國內招致批評。以色列反對黨、中左翼政黨「擁有未來」黨領導人拉皮德指出，控制加沙城的決定是「一場災難，並將引發更多災難」。以色列民主黨主席亞伊爾·戈蘭表示，這一決定將是「幾代人的災難」。 針對該計劃，以色列的大批民眾也表示強烈反對，走上街頭抗議。 歐洲理事會主席科斯塔8日批評以色列這一計劃，並警告說，「這一決定必然會對歐盟與以色列的關係產生影響」。 英國首相斯塔默發布聲明稱，以色列政府這一決定「是錯誤的」。加薩走廊人道主義危機日益惡化，「現在需要停火」。 德國總理默茨呼籲以色列不要採取相關行動，並稱德國暫停向以色列出口任何可能用於加薩走廊的軍事裝備。法國、西班牙、丹麥、瑞典、澳大利亞等國亦強烈批評以色列的相關舉措。
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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