【新思想引領新徵程】保護好黑土地 築牢國家糧食安全根基
2025-10-29 22:20 2,175次浏览瀋陽8月11日電 (董皓楠 韓宏)8月11日，在瀋陽奧體中心進行的第一屆全國青少年田徑運動會男子5公裡競走決賽中，來自北京的17歲小將朱寧浩以19分57秒的成績奪冠，不僅刷新了其個人最好成績，也實現了其職業生涯中首次突破20分大關的跨越。 據北京市先農壇體育運動技術學校副校長王晨曦介紹，這是北京代表團在本屆賽事中收穫的首枚金牌，也是朱寧浩繼今年4月摘得第六屆亞洲少年(U18)田徑錦標賽同項目桂冠後，年內斬獲的第二枚重要賽事金牌。 8月11日，北京選手朱寧浩奪得首屆全國青少年田徑運動會男子5公裡競走項目冠軍。 於勁龍 攝 朱寧浩在賽後表示，奪冠讓他感到「特別開心，特別高興」。對於其取得佳績並刷新個人紀錄，朱寧浩表示這主要歸功於教練制定的系統性訓練計劃和自身良好的狀態。據介紹，他長期在位於雲南海拔約1500米的訓練場地進行訓練，提升心肺功能，日常訓練每天約3至4小時，上午主要進行長短距離競走訓練，下午則進行身體素質練習。 為參加本次運動會，朱寧浩隨北京代表團於8月8日抵達遼寧，在場地適應天氣並進行狀態調整。比賽當日氣溫約為26攝氏度。 朱寧浩透露，今年他參加的幾場主要賽事中，其成績基本穩定在前兩名。本次運動會是他今年的最後一項賽事，明年他將轉入青年組比賽。 8月11日，首屆全國青少年田徑運動會男子5公裡競走項目展開角逐。於勁龍 攝 第一屆全國青少年田徑運動會10日在遼寧省瀋陽市開幕。本屆運動會由國家體育總局主辦，教育部支持，是著眼體育強國建設、夯實中國田徑項目發展基礎、在廣大青少年中深入推廣普及田徑運動的重要舉措。(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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