習言道｜這條路和這群人，習近平記在心上
2025-10-25 14:21 8,672次浏览暑期過半 畢業遊、探親遊等 在青少年群體中依舊火熱 許多家長朋友們很關心： 孩子坐火車 該怎麼買票？ 給孩子買票可以用哪些有效證件？ 一起來詳細了解一下 ↓↓↓ 符合什麼條件的兒童可以免費乘車？ 每一名持票成年人旅客 可免費攜帶一名未滿6周歲 且不單獨佔用席位的兒童乘車 超過一名時 超過人數應當購買兒童優惠票 免費乘車的兒童 單獨使用席位時應購買兒童優惠票 旅客攜帶免費乘車兒童時 應當在購票時向鐵路運輸企業提前申明 購票申明時使用的 免費乘車兒童有效身份證件 為其乘車憑證 免費乘車兒童申報 成人旅客購票完成後 在我的訂單中找到 已支付或者本人車票頁面 找到申領「免費乘車兒童」車票的入口 點擊去添加 即可進行申報 免費乘車兒童添加完成後 所關聯的成人票進行退票或改籤 免費乘車兒童隨之一併被取消或改籤 符合什麼條件可以買兒童優惠票？ 隨同成年人乘車的兒童 年滿6周歲且未滿14周歲 應當購買兒童優惠票 年滿14周歲 應當購買全價票 兒童年齡按乘車日期計算 (兒童優惠票退票改籤規則 與成人票相同) 也就是說 如果孩子在乘車日當天 年齡未滿14周歲 可以享受兒童優惠票 如果年齡已滿14周歲 則需要購買全價票 兒童優惠票乘車日期、車次 及席別、到站 應與同行成年人所持車票相同 給孩子買票能用大人身份證嗎？ 購買兒童優惠票 須用兒童本人有效身份證件 攜帶14周歲以下兒童出行 必須攜帶兒童有效身份證件 溫馨提示 鐵路12306App購票支持的有效身份證件如下： ● 中華人民共和國居民身份證(含中華人民共和國臨時居民身份證) ● 港澳居民來往內地通行證 ● 臺灣居民來往大陸通行證 ● 中華人民共和國港澳居民居住證 ● 中華人民共和國臺灣居民居住證 ● 中華人民共和國護照 ● 外國人永久居留身份證 ● 外國人護照 其他有效證件在線下可以使用。 已辦理中國居民身份證的兒童 忘記攜帶身份證的 可以在車站公安制證口 辦理臨時身份證明 也可以通過鐵路12306App 辦理電子臨時乘車身份證明 孩子乘火車需要家長陪同嗎？ 除需要乘坐旅客列車通勤上學的學生 和鐵路運輸企業同意 在旅途中監護的兒童外 未滿14周歲的兒童 應當隨同成年人旅客旅行 暑運期間客流量大 坐火車出行 記得提前進站候車、帶齊證件哦！ 供稿：《人民鐵道》報業有限公司遼寧記者站(瀋陽局集團公司融媒體中心) 文字：劉天明 翟明樾 李宛芸 尹晨曦 圖片：潘樂 李鵬博 滿海歐 隋峰 視頻：滿海歐 劉影 潘潔 編輯：齊美華 (「中國鐵路」微信公眾號)
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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