哈薩克斯坦墜毀直升機3名遇難者遺體全部找到
2025-11-17 01:03 9,387次浏览成都8月14日電 題：「黑科技」圈粉外國友人：「這才是有溫度的科技」 作者 嶽依桐 王利文 成都世運村內，身披銀甲的機器狗可謂「大明星」。每當它出現，利落空翻展示拿手絕技後，總能引起四周外國粉絲的陣陣歡呼「So cool！」面對眾多鏡頭，機器狗也從不「害羞」，還會不厭其煩地提供握手的「粉絲福利」。 「我拍了很多它空翻的視頻發給家人，他們都覺得超級酷！」比利時輪滑隊教練于貝爾·雷米笑著說，自己在歐洲從沒看過類似的科技產品，「它不僅外形很酷炫，聽說還能導航、推薦美食、講解比賽，可惜人氣太高，我還沒能有機會和它互動。」 當下，一系列中國前沿科技的應用悄然改變傳統大型體育賽事的運行模式與參與體驗。成都世運會上，花樣百出的「黑科技」，「圈粉」眾多外國運動員及賽事工作人員。 世運村內，機器狗人氣頗高。圖為一名外國運動員正與機器狗握手。(成都市科技局供圖) 在世運村裡，來自四川影目科技有限公司的智能翻譯眼鏡為人們打破「語言壁壘」，這款支持40種語言同聲傳譯的AR設備，能通過鏡片實時投射雙語字幕。該公司線下市場品牌經理劉宇連日來見證許多科技催生的暖心時刻。他說，雖然有時候聽不懂兩個外國運動員在交流什麼，但他們臉上的笑容和擊掌、擁抱等動作都傳遞出友誼的暖意。 這副智能翻譯眼鏡讓墨西哥輪滑運動員瓦倫蒂娜·亞歷杭德拉結識了一位德國朋友。兩人因為好奇體驗眼鏡時開始交談。「結果越聊越投機，我們連最喜歡的電影都是同一部——《海上鋼琴師》！」她說，已經和對方交換了聯繫方式，未來將保持聯繫。「如果可以，我真希望能買一副(眼鏡)帶走。」 「和我一起飛起來吧！太神奇了！」在穿戴外骨骼機器人進行體驗後，年少時因意外導致癱瘓的義大利殘疾人自由潛水運動員吉安盧卡·維斯孔蒂切身感受到科技帶來的無限可能。他說，這臺機械或許能幫他的右腿重新活動。 納米比亞單排輪滑球運動員維爾茨·亞歷克斯對世運村內的物流配送機器人印象最為深刻。「每次訓練完或者比賽完回去，都能看到它一直走來走去，看起來十分忙碌，非常有趣。」 在成都世運會主媒體中心內，自助咖啡機器人每天兢兢業業工作：機械臂像靈活的巧手，抓杯、出液、拉花一氣呵成，「滋滋」蒸汽裹著咖啡香騰起，不到一分鐘，一杯拿鐵就被機械臂遞到等候者手中。國際世界運動會協會工作人員伊馬諾爾·德弗魯託斯·米蘭笑著感慨：「中國的科技從不止於炫先進，而是真真切切考慮人的實際需求，把體貼藏在細節裡，這才是有溫度的科技！」(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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