這部火出圈的電影，看哭成年人
2025-11-30 21:55 3,468次浏览「傳球、接球、投籃！」哨聲劃破空氣……今年初，一場激烈的三人制女籃賽，在貴州工程應用技術學院舉行，這場由中國女籃前隊長宋曉波「粉色風暴」團隊傾力助陣的賽事，正是民進聯引首都師範大學實施的「開明體育」項目在烏蒙大地播下的眾多種子之一。該項目自2021年從畢節市金沙縣起步，正在向畢節市全域推廣，持續為當地注入體育活力。 「粉色風暴」三人制籃球賽比賽訓練現場。 張偉 攝 金沙試驗 「西部鄉村體育教育普遍面臨設施薄弱、師資匱乏的困境。」談及「開明體育」項目的起點，項目首席專家、首都師範大學體育健康系黨總支書記田士合感慨，「讓每個孩子不缺少運動的機會，是我們最樸素的初衷。」 2021年，民進中央社會服務部依託民進北京市委會聯合首都師範大學，首次將幫扶團隊帶到了金沙縣第二中學。團隊成員橫跨「50後」至「90後」，包括大學教授、國家級籃球裁判員、花式籃球培訓師等，其中不乏宋曉波和中國男籃前隊員焦健等知名國手。 項目初始就錨定核心：既要培訓學生，更要發揮民進的教育界別優勢，為當地建設一支高素質體育教師隊伍。 以籃球教師培訓為例，田士合介紹，「課程強調理論與實踐結合，尤其注重籃球訓練理念、實用方法和裁判臨場技巧，有效開拓學員的教學思路。我們把頂級的教練員、裁判員帶到畢節，不僅是教幾個孩子打籃球、跳舞，更要讓『開明體育』項目成為『播種機』。讓老師們長成大樹，再去『播種』，惠及更多人。」 2023年7月，由單一的籃球項目擴充為籃球、氣排球和啦啦操的複合多項目，以「培育本土師資」為宗旨的「開明體育」項目體系在金沙的試驗田裡初步成型。2024年5月，在民進中央持續幫扶下，「金沙縣初中體育與健康羅小松名師工作室」在金沙二中成立。「名師」羅小松將所學所悟傳遞給更多當地教師。 畢節拓展 2023年12月，民進中央印發了《民進中央關於推動落實<關於統一戰線「地域＋領域」組團式幫扶畢節的工作方案>的實施意見》。民進將多年來幫扶金沙的經驗和成熟項目根據「領域」所需逐步拓展至畢節全域，「開明體育」項目就是其中之一。 隨後，「開明體育」公益培訓在畢節七星關區開班；「粉色風暴」籃球賽成為畢節市第四屆運動會的正式比賽項目。「我們不僅要培養體育教師、教練員，還要促進裁判員、賽事組織者乃至球迷群體的培養。」在「金沙試驗」階段，田士合就瞄準更遠目標：「未來要讓畢節有能力承接大型乃至國際體育賽事。」 為何如此布局？民進中央定點幫扶的黔西南布依族苗族自治州安龍縣壩盤村給出了答案。2024年，在民進中央協調下，中國百城槳板公開賽(安龍站)在壩盤村舉辦。村裡4家「農家樂」、18家槳板運動公司、3家親子遊樂服務公司、82個服務攤位應「賽事」而生……全村靠體育、文旅融合發展實現增收。通過援建設施、系統培訓、引入賽事，「開明體育」項目在當地深植「全民運動」的活力理念，培育體育文化，撬動文旅融合，激活區域發展新動能。 在民進河北省委會協調會員企業追光教育集團支持下，「開明體育」項目將以直播課程等形式，將優質教育資源輸送至統一戰線對口幫扶的畢節市8個縣(市、區)及安龍縣等16個縣，讓種子播撒得更廣。 雙向奔赴 「開明體育」項目深耕的貴州，也是近年來孕育出「村BA」「村超」等火爆全國草根賽事的熱土。草根賽事為何能在這綻放異彩？田士合認為根源在於當地民眾對體育純粹的熱愛。 健美操培訓課8點開始，參培老師7點半就自發在教室複習；壩盤村建好籃球場後，村民自發打掃、維護這個大伙兒打球的地方……回顧這場幫扶，受益者遠不止當地的師生群眾，幫扶者同樣收穫了成長與感動。 「老師，下次啥時候去？我還要報名！」首都師範大學碩士研究生許景皓回京後對田士合說。這讓他對這位曾經「特別搗蛋」的男同學的印象有了巨大改變，「老師在校講50句話，對學生的影響都未必比得上和當地同學深入交流一次。」 首都師範大學校排舞隊隊長張迅先後4次赴金沙、安龍等地參與「開明體育」項目。本科畢業後，她考上研究生，並再次投身項目中。 還有許多教練員、裁判員也積極報名，希望繼續投身這項播撒希望的事業。「開明體育」項目，正成為一場滋養心靈、傳遞熱愛與希望的雙向奔赴。(完)(《中國新聞》報 尹李梅 報導)
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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