2025年江蘇省中小學生實驗能力大賽總決賽在南京啟動
2025-11-23 02:36 7,386次浏览江西都昌8月8日電 題：鄱陽湖畔勁吹太極風 作者 吳鵬泉 江建峰 今年8月8日是我國第17個「全民健身日」。當清晨的陽光灑在鄱陽湖畔的江西省九江市都昌縣東湖文化廣場上，身著太極服的許彩虹領著百餘名拳友開始了晨練。 從太極迷妹到省賽獲獎者 許彩虹今年43歲，其與太極拳結緣於2013年。那一年，她在鎮裡的廣場和社區看到別人練習太極拳。 「太極拳的拳式沉穩內斂，我覺得很有魅力。」迷上了太極拳的許彩虹開始拜師學藝。在啟蒙老師的耐心指導下，她從招式僵硬到身法漸柔，從發力慌亂到氣韻貫通，每一點進步都浸著琢磨的專注與練習的汗水。 圖為在江西省九江市都昌縣東湖文化廣場，民眾在練習太極拳。都昌縣融媒體中心供圖 功夫不負有心人。技藝逐年進步的許彩虹在各類體育賽事中屢創佳績。日前在2025年全國太極拳公開賽(江西賽區)暨江西省太極拳聯賽上，她奪得女子中年組(D組)42式太極劍一等獎、42式太極拳一等獎。 指導拳友們練習太極拳，成了許彩虹雷打不動的日常。「在練習太極的過程中收穫良多，結識了恩師、志同道合的拳友、熱情好學的學生。在強身健體的同時，涵養了心性。」她說。 從248人到6000餘人 都昌縣太極拳運動的蓬勃發展，始於當地2013年提出的「創都昌特色，建太極之鄉」發展目標。 在多方力量推動下，都昌縣這項運動從最初248人發展到如今6000餘人，隊伍數量從11支激增至420支，實現了「鎮鎮有分會、村村有拳隊」的網格化覆蓋。 圖為在江西省九江市都昌縣某廣場上，民眾在表演太極拳。都昌縣融媒體中心供圖 如何促進太極拳運動水平提升？2020年獲評「全國老年太極拳之鄉」的都昌縣採取「培訓+賽事」雙輪驅動舉措：一方面持續進行開班培訓和師傅帶教，網上授課與行家指教活動；另一方面承辦多項高端賽事。 「都昌優良的生態氣候很適合太極拳運動的開展，中老年人參與熱情高漲，全民練習太極拳的氛圍火熱。」都昌縣太極拳協會執行會長辛不凡說道。 從傳統武學到時代表達 「太極拳是中華傳統文化的瑰寶。」在都昌縣南山風景區綜合休閒文化廣場，當音樂響起，62歲的孔慶華沉浸在太極的韻律中。 「習練太極拳能起到養身、養心、養氣的功效，太極不僅是健身運動，更要成為科學養生的載體。」許彩虹正在探索將太極與現代運動進行科學結合。 為將太極文化與現代生活深度融合，都昌縣在老年大學開設「太極拳」課程，並把太極元素融入鄱陽湖生態旅遊。 圖為在江西省九江市都昌縣某廣場上，民眾練習太極拳。都昌縣融媒體中心供圖 從白髮蒼蒼的老者到朝氣蓬勃的少年，太極運動在都昌蔚然成風。正如辛不凡所說：「我們不僅要擦亮『全國老年太極拳之鄉』這塊金字招牌，更要讓太極成為都昌人健康生活的新時尚。」(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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