六大行日賺超37億
2025-11-27 11:20 8,471次浏览央視網消息(新聞聯播)：今天(8月1日)是八一建軍節，英雄的人民軍隊走過98載壯闊徵途，在烽火中淬鍊出的精神從未黯淡，守護家國的號角永不停息。歷史昭示，強國必須強軍，軍強才能國安。習近平主席指出：「實現中華民族偉大復興，是中華民族近代以來最偉大的夢想。可以說，這個夢想是強國夢，對軍隊來說，也是強軍夢。」徵程萬裡，初心如磐。在黨中央、中央軍委和習近平主席的堅強領導下，全軍官兵堅決扛起黨和人民賦予的歷史重任，全力以赴打好實現建軍一百年奮鬥目標攻堅戰，向著全面建成世界一流軍隊砥礪奮進。 天山腹地，陸軍某紅軍團的一場實戰化演練正在進行。多輛突擊車機動變換隊形發起進攻，面對陌生地理環境、突遭沙塵天氣，部隊推進嚴重受阻。關鍵時刻，合成營「黨員突擊隊」搶過攻堅重任，快速調整方案、靈活使用戰術、密切專業協同，無人分隊隱蔽偵察、戰鬥小組高效殺傷……各要素一體化精確打擊，按時成功完成任務。 心中有魂，腳下有根。黨的十八大以來，以習近平同志為核心的黨中央著眼中華民族偉大復興戰略全局和世界百年未有之大變局，提出黨在新時代的強軍目標，確立新時代軍事戰略方針，制定國防和軍隊現代化新「三步走」戰略，引領全軍推進政治建軍、改革強軍、科技強軍、人才強軍、依法治軍。如今，實現整體性革命性重塑的人民軍隊體制一新、結構一新、格局一新、面貌一新，持續深化政治整訓，全面加強練兵備戰，聚力推進規劃攻堅，正以不可阻擋的步伐邁向世界一流。 「軍隊是要準備打仗的，一切工作都必須堅持戰鬥力標準，向能打仗、打勝仗聚焦。」進入新時代，習近平主席對軍事訓練高度關切，多次作出重要指示。近年來，人民軍隊創新探索新型作戰力量建設和運用模式，充分解放和發展新質戰鬥力，國產航母、新型核潛艇、「東風」系列飛彈等大國重器相繼列裝，戰略預警、遠海防衛、遠程打擊、戰略投送、信息支援等作戰能力上了一個大臺階。 今年6月，遼寧艦、山東艦航母編隊先後轉戰黃海、東海、南海和西太平洋等海域，堅持實戰實訓、聯戰聯訓、體系練兵，完成偵察預警、防抗打擊、對海突擊、對空防禦和艦載機跨晝夜戰術飛行等課目研練。 作為黨最早建立和領導的武裝力量，陸軍部隊歷史悠久、敢打善戰、戰功卓著。近年來，陸軍加快融入聯合作戰體系，瞄準未來戰場，向著機動作戰、立體攻防的轉型要求，不斷加快能力升級。皖東某演訓場，陸軍第71集團軍某合成旅體系演習中，偵察引導、火力支援、裝甲突擊、防空掩護等多種作戰樣式深度融合。近年來，這個旅在皖東腹地、黃海之濱、西北大漠等多個陌生複雜環境中探索磨礪，正在大踏步實現「合成作戰」的跨越。 空中，戰機機動待戰；地面，地導雷達建群組網；海上，艦船分區布防……在空軍某基地統一導調指揮下，一場多軍兵種合成訓練立體展開，各要素密切協同、高效配合，展現出高水平體系作戰能力。近年來，人民空軍不斷向遠洋空天拓展能力，向空天一體、攻防兼備全面跨越，助推戰略打擊、戰略運輸、戰略預警能力加速提升。 山谷縱深，某常規飛彈部隊悄然列陣，進行跨晝夜火力突擊演練；大漠蒼茫，某戰略飛彈部隊縱橫馳騁，展開極限條件下發射訓練；密林深處，某巡航飛彈部隊逶迤穿行，實施多課目連貫作業……不同經緯坐標、不同彈道軌跡，勾勒出波瀾壯闊的「礪劍圖」，展現出新型大國長劍的能力維度。 習主席的時代號令凝聚起強軍打贏的磅礴力量，英雄的人民軍隊攻堅克難、勇毅前行。從戰火硝煙中走來的人民軍隊，不斷弘揚能打仗、打勝仗的光榮傳統，牢固樹立戰鬥力這個唯一的根本的標準，召之即來、來之能戰、戰之必勝，全面提高新時代備戰打仗能力，堅決維護國家主權、安全、發展利益。
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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