全固態鋰電池關鍵難題被突破
2025-11-14 12:58 8,645次浏览近日，香港和澳門分別舉辦系列活動迎接第十五屆全國運動會倒計時100天，引導市民關注全運會，積極開展體育運動。 十五運會是粵港澳三地聯合承辦的大型體育賽事，也是全運會歷史上第一次走進香港和澳門。全國運動會是國家規模最大、水平最高的綜合運動盛事，香港回歸祖國以來參加了7屆全運會，澳門自2001年參加第九屆全運會開始累計參加6屆。以東道主的身份承辦全運會，將極大激發港澳同胞的愛國熱情，促進大灣區體育事業融合發展。 十五運會的籌辦按照「廣東為主、港澳優先」的原則，充分尊重港澳意願，將擊劍、場地自行車等項目布局在香港，將桌球、女排等熱門項目布局在澳門。珠海、香港、澳門共同承辦的公路自行車比賽和深圳、香港共同承辦的馬拉松比賽將成為全運會歷史上首次跨境賽事。這種安排是堅守「一國」之本、善用「兩制」之利的生動體現。 共辦全運會也是對大灣區融合發展成果的檢驗。聯合辦賽涉及跨境通關、物資調配、食品供應、安保措施等方方面面，需要粵港澳設立多層次高效率的聯絡機制，共同保障賽事順利進行。三地在跨境測試賽中首創「一賽事一次跨三境」和「前置查驗、封閉運作、無感通關」新模式，總結探索「一事三地、一策三地、一規三地」創新舉措，為未來的要素跨境流動和規則適用積累寶貴經驗。 廣東是體育強省，國家體育總局今年公布的體育領域146家國家級專精特新「小巨人」企業名單中，廣東有30家企業入圍，涉及氣膜體育場館製造、VR競技體育產品、運動康復設備研發、體育賽事醫療保障服務、運動員專項能力技術研究等。香港特區政府積極推動體育事業發展，2024年至2025年度體育預算開支達79億港元。澳門也有舉辦格蘭披治大賽車等國際賽事的經驗。全運會的舉辦將帶動粵港澳體育產業優勢互補，促進體育科技進步和人才培養。 對港澳青少年而言，家門口舉辦的十五運會是一堂生動的愛國主義教育課。十五運會的會徽由廣東木棉花、香港紫荊花、澳門蓮花的花瓣交疊旋轉形成的同心禮花；吉祥物頭頂三色水柱象徵粵港澳三地同心同源，其原型就是棲息在珠江口的「海上國寶」中華白海豚。開幕式閉幕式中，粵港澳三地將同步升國旗、唱國歌，還將展示獨具特色的粵語、粵劇、粵歌、粵樂。全國各地運動員匯聚一堂，這種「一家人齊齊整整」的大團結大團圓一定會在他們心底播下「愛我中華」的種子。(本文來源：經濟日報 作者：劉 亮)
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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