「中華全國體育基金會霍英東體育強基計劃」啟動
2025-10-29 14:42 3,946次浏览七八月份的午後，酷暑難耐，駕校訓練場的水泥地面被曬得滾燙。19歲的大學生方宣婕坐在教練車裡，汗水不斷從臉上流下，打溼了衣服。她握著方向盤，看著前方的標線，按照教練「左打一圈」的指令轉動方向盤。這個暑假，像方宣婕這樣來駕校學車的大學生數量增多，駕校裡隨處可見他們年輕的身影。 在廣州市番禺區一駕校內，教練車在車位間來往穿梭，引擎聲此起彼伏。儘管日頭漸高，學員們的熱情未減，操作著教練車一趟趟往返於指定路線。其中，超過三分之二的學員為學生群體，多為剛結束高考的「準大學生」及趁著假期考取駕駛證的大學生，他們反覆兜圈打磨駕駛技巧，為即將到來的獨立駕駛旅程緊張備戰。 據駕校工作人員介紹，因為學生只有暑假、寒假才有大段的完整時間去學車，所以暑假期間駕校學員基本上是由學生組成。很多社會人士也知道這種情況，所以專門會讓大學生先學先考，他們自己自覺往後延。 同濟大學學生彭振宇說，有駕照在手，出行就更方便了，還可以自駕遊出去玩，近一點的地方也不需要高鐵出行。廣州大學學生姚增銳說起自己的跟風學車，「別人是急用，我是備用。」希望有一個屬於自己的駕駛證，開車去自己想去的地方。相比主動學車的同學，中山大學學生林駿升坦言，自己高考後就被家長催促著學車。廣東財經大學學生吳宛芸說，因為身邊認識的同學都在學車，所以她認為自己也得趕緊學。對外經濟貿易大學學生黃睿思覺得，身邊有七八成同學都在考駕照。一年當中只有暑假才能回趟家練車，平時學業還是有點繁忙，而且學校附近沒有學車的地方。同樣的，華南農業大學學生劉若汐告訴記者，宿舍6個同學就有4個在考駕照，同學當中也至少過半都在學車。 「暑假學車，最大的挑戰就是高溫。」這是眾多大學生學員的共同感受。正午時分，教練車經過暴曬，車內溫度高達40多攝氏度，一坐進去就像進入了蒸籠。學員們即使「全副武裝」，從頭到腳包裹得嚴嚴實實，也難免被曬得黝黑，汗水更是溼透衣服。 「練車一般是從早上練到中午，中午實在是太曬了。」華南農業大學學生林靖怡說，但一想到工作之後可能會很忙，沒有精力學車，只有咬牙堅持。 除了高溫，「速成」的壓力也讓許多學生倍感焦慮。「暑假時間有限，想在開學前拿到駕照，就得抓緊時間練習，壓力挺大的。練車的時候總是害怕出錯，難免會有點緊張焦慮。」廣東醫科大學學生梁詩琪說。為了能儘快通過考試，自覺時間緊張的大學生們往往需要頻繁地去駕校練習，甚至犧牲掉自己的休息和娛樂的時間。 不過，駕校教練普遍反映，還是喜歡教大學生的，因為他們上手快，吸收能力和記憶力都比較好。教練繆泳華提到，年輕人遲早都要用到駕照，有的人也會覺得出來工作再考，會存在「沒有時間」「學不好」「考不好」的狀況，暑假學車成為一個很好的時間段。 中青報·中青網記者走訪廣州市內多家駕校發現，為搶佔暑期學車市場，各駕校頻出奇招，為大學生量身定製優惠套餐，從學費減免、培訓時長延長到增值服務升級，花式促銷令人目不暇接。尤其針對學生群體的定製化課程與考證套餐，更讓價格戰硝煙瀰漫，成為行業競爭的主戰場。 「當時駕校原價表上價格是4688元，但是我剛好因為節慶優惠還有多人報名，最終差不多節省了四五百塊錢。」廣東外語外貿大學學生申悅妮坦言，價格肯定也是重要的考量點，之前她了解到部分駕校會在燃油費、考試費等項目上打幌子，所以自己在選擇駕校時會更加留意。具體學費是包含了哪些費用，不包含哪些費用，合同裡寫清楚才會比較安心。 「就怕趕上脾氣不好的教練。」廣東金融學院學生林榕說，很慶幸自己遇到了一位為人和善、教學耐心的教練，「如果出現錯誤的話，他會很耐心地給我更正指點，學車心理壓力就不會那麼大。」但是，也有學生反映，教練的教學方式，尤其是語言表達方面，仍有改進空間。「有些大學生，像我這樣的，不太能聽懂教練在說什麼。教練可能需要進修一下普通話。」部分學生建議，教練應與學員協調練車時間和教學計劃，而不是讓學員每天一坐下來就練車，卻不知道要練到什麼時候。 在克服種種困難的過程中，大學生們不僅在駕駛技能上有所提升，還收穫了別樣的成長。 「考試時每個操作時間點的判斷，以及如何防止車輛熄火等問題，在初學階段很棘手。在遇到這些問題時我一般先上網尋找一些相關視頻，也會在線下向教練請教。」廣東醫科大學學生丘建基說。 傍晚時分，駕校訓練場的燈亮了起來。大學生們結束了一天的練習，互相分享飲料，討論著當天練車的失誤和進步。這個在方向盤前度過的暑假，雖然有汗水和困難，但當他們握住方向盤時，心裡不僅有拿到駕照的期待，還有對成長的嚮往。 中青報·中青網記者 林潔 實習生 陳潔鎣 張鈺潔 來源：中國青年報 2025年08月11日 04版
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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