中國高校研發昆蟲尺度軟體機器人 可應用於搜救等場景
2025-10-27 19:41 3,263次浏览重慶8月11日電 題：南美「美人魚」遊進中國：夢想在水下綻放 作者 梁欽卿 夏日的重慶漢海海洋公園內，巨型玻璃幕牆後，一對來自委內瑞拉的「00後」情侶路易斯(Luis)與阿里(Arianna)身著魚尾服飾，在魚群中輕盈穿梭，引得遊客陣陣驚嘆。 21歲的路易斯曾是水球運動員，19歲的阿里則是花樣遊泳選手。退役後，他們出於對中華文化的好奇，2024年首次來到中國，成為海洋公園的「美人魚」演員，紮根重慶生活。從競技賽場到表演舞臺，近日兩人頗有感觸地對記者說：「這片水下世界，讓我們的夢想煥發了新的色彩。」 近日，路易斯(上)和同事們在水下進行「美人魚」表演。梁欽卿 攝 阿里介紹，他們暑期每天要完成5場演出，在縱深約8米、容納5500噸海水的巨型水族缸中進行表演。表演時需巧妙避開魚群，還要在水中完成揮手、翻轉等各種動作。 常規表演的魚尾重量在5斤左右，整套服飾打溼後近7斤。路易斯手中的三叉戟道具有11斤重。但對「美人魚」演員而言，最難的其實是在水下保持舞姿優美。路易斯說，穿上魚尾服飾後，雙腳被固定在一起，表演難度比普通遊泳和潛水大很多，遊動起來更考驗表演者的腰部力量和肺活量，職業「美人魚」演員能通過調整呼吸節奏，讓表演惟妙惟肖。 「水中要同時克服浮力與阻力，每個動作都需反覆錘鍊。」阿里說，學習過程比較難，要練習憋氣、調息、背部訓練等，運動狀態下憋氣30秒以上才算合格，靜止狀態下則需要憋氣更長時間。 「男性演『美人魚』雖少見，但剛柔並濟反而能展現多元魅力。」為塑造獨特風格，路易斯堅持健身增肌，還自學舞蹈和編排水下動作。 近日，阿里身穿「美人魚」服飾在水下進行表演。梁欽卿 攝 阿里不僅堅持鍛鍊，還要嚴格管理飲食，只為將最美的體態呈現給觀眾。「每次化身『美人魚』，就像喚醒另一個自信的自己。」她說，「『美人魚』是為人們傳遞快樂的職業，我真心熱愛這份工作」。 脫下魚尾的兩人與同齡的中國青年並無二致：愛逛街、愛美食，用手機記錄穿樓而過的軌道列車和山城的璀璨夜景。 「沒有遇到過解決不了的困難和障礙，大家都願意伸出援手。」阿里說，現在他倆已經能熟練使用行動支付，也習慣了重慶的火辣味道。 「中國太大了，像重慶這樣美麗的城市數不勝數，我們想多了解不同地方的文化特色。」阿里憧憬道。 路易斯表示，「美人魚」這一職業是他們走進中國的契機，兩人的夢想是編排一支融合中國和南美文化的水下舞蹈，傳遞文化之美。(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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