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2025-11-10 12:13 1,763次浏览北京8月13日電(記者 劉星晨)北京時間13日凌晨，2025國際籃聯男籃亞洲杯出現了開賽後最大冷門。在1/4決賽資格賽中，日本男籃73:97不敵黎巴嫩男籃，無緣八強。至此，日本隊賽前許下的時隔54年再次登頂亞洲的願望破滅。 圖片來源：國際籃聯社交媒體 世界排名方面，日本男籃位列亞洲第二，世界第21；黎巴嫩男籃排名世界第29。在日前公布的男籃亞洲杯實力榜第二期榜單中，日本男籃高居第二。由於黎巴嫩男籃當家球星阿拉基此番並未出戰，日本男籃實力佔優。 小組賽中，日本男籃在爭奪頭名的關鍵一戰中負於伊朗隊，最終排名B組第二。黎巴嫩男籃則表現不佳，被韓國男籃單場投進22記三分，最終僅以1勝2負排名A組第三。 今日的正面交鋒中，日本男籃開局更多在外線尋找機會，黎巴嫩男籃則利用身高優勢攻擊籃下。此後，日本男籃失誤增多，黎巴嫩隊抓住機會利用反擊建立起領先優勢。 隨著比賽深入，黎巴嫩男籃同樣在外線找到手感，兩隊分差維持在10分左右。進入下半場，日本男籃進攻依舊沒有起色，黎巴嫩隊內外結合將領先優勢擴大到20分以上。 圖片來源：國際籃聯社交媒體 進入末節，兩隊互有攻守，日本男籃依舊沒能找到限制對手的辦法，單節僅得到9分，最終遭遇慘敗。效力於中職籃(CBA)聯賽新疆男籃的外援勞森本場發揮出色率隊取勝，他14投10中貢獻24分10籃板的兩雙數據，正負值高達+35。阿里·曼蘇爾送出15記助攻。 全場比賽，日本男籃三分球僅27投7中，遠低於球隊平均水平。此外，他們出現的15次失誤中有14次被對手完成直接搶斷，進而造成球隊難以形成防守陣型。 本次比賽，日本男籃在防守端難以建立持續的體系，讓對手得分過於容易。進攻方面，他們賴以生存的三分球並未形成穩定輸出。小組賽，他們對陣關島男籃時同樣單場命中過20記三分，但更多時候球隊的投籃手感並不在線。 圖片來源：日本媒體報導截圖 本場大比分失利引來了日本球迷的強烈不滿，不少日本網友在社交媒體表示，希望主教練湯姆·霍瓦斯能夠「下課」，「霍瓦斯只能帶領球隊走到今天，他應該被解僱。」 賽後，霍瓦斯表示，球隊的表現令他失望。 此番意外出局後，日本男籃登頂亞洲的願望破滅了。 圖片來源：日本媒體報導截圖 亞洲杯開賽前，日本媒體報導稱，日本男籃此次想力爭54年後再次在亞洲範圍內奪得冠軍。公開資料顯示，日本隊曾在1971年的亞洲杯(亞錦賽)奪冠。 在該比賽日早些時段結束的另一場比賽中，韓國男籃大比分戰勝關島男籃，他們將在1/4決賽中對陣中國男籃。 為了能夠更好地了解對手，沒有比賽任務的中國男籃也現場觀戰了韓國隊的近兩場比賽。 按照賽程，這場1/4決賽的焦點戰將於北京時間14日進行。(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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