尹錫悅妻子金建希出席逮捕必要性審查
2025-10-25 19:40 7,456次浏览今天下午，在成都天府公園一片50米×20米的綠色賽場上，一顆浮士德球落在德國隊界內彈起，德國隊員奮力撲救卻遺憾錯過，終場哨聲隨之響起。賽場屏幕大比分定格在一個乾淨利落的3比0上。 剎那間，身著黃色戰袍的巴西隊員如旋風般從替補席衝向場地中央，將場上5名隊員緊緊圍住。他們用礦泉水代替香檳，噴灑在所有隊員身上慶祝奪冠——這一刻，巴西男子浮士德球隊等了整整16年。 2009年，巴西男子浮士德球隊首次在世界運動會站上最高領獎臺，但之後的3屆世運會，他們都在半決賽折戟。德國隊則連續在2013年、2017年和2022年世運會上壟斷了浮士德球項目金牌。 終結德國隊「四連冠」夢想的慶祝方式有很多。夕陽下，隊員們瘋狂嘶吼、擁抱。而此時，巴西隊隊長加布裡埃爾·赫克獨自躺在草地上，用手臂遮住眼睛，進入了自己的世界…… 就在巴西隊首次登頂世運會的前一年，年僅8歲的加布裡埃爾就在父母——這對曾經的浮士德球運動員的言傳身教下，與哥哥一同開啟了他們的浮士德球之旅，並從此愛上了這個項目。從2014年開始參加世青賽，再到2019年首次代表成年國家隊出戰，加布裡埃爾至今積累了十餘年的大賽經驗。 2022年，加布裡埃爾第一次踏上世運會徵程帶回一枚銅牌，從那時起，他就把目標對準了2025年成都世運會。 「我們的隊員都不是職業運動員，大家都是一邊讀書或工作，一邊在國家隊訓練。」加布裡埃爾現在在大學裡就讀體育教育專業，同時還在巴西浮士德球俱樂部當教練，並參與大學沙灘網球青訓項目。 從今年3月開始，加布裡埃爾在學業之餘，開始抽出大量晚上和周末的時間參加國家隊集訓。平衡學業、工作與訓練，於他和隊友而言已經是習以為常的事情。加布裡埃爾坦言，隊員們能夠在緊湊的生活節奏中堅持下來，源於對浮士德球瘋狂的熱愛。「歐洲選手有系統的訓練和完善的保障，但是我們從隊服、飲食、交通等各方面都需要自籌經費。我們付出了一切心血，所以我們比他們多一份破釜沉舟的決心和拼勁。」 巴西男子浮士德球隊教練貝克爾·奧古斯託4年前來到國家隊執教，他對記者說：「今天拿到冠軍的這批球員，是我們傾注全部心血培養的新生代球員。他們當中很多人都經歷過上屆世運會失利的刺痛，作為教練，我的任務是將那份遺憾轉化為動力。」 巴西男子浮士德球隊還把部分勝利歸功於巴西女子浮士德球隊。因為就在男子決賽開始前，巴西女子浮士德球隊就在同一片賽場上上演了一場逆轉好戲。巴西姑娘們在0比2落後的情況下，奮起反擊連下3局打敗勁旅瑞士隊奪得了冠軍。這也是巴西女子浮士德球隊在世運會歷史上的首枚金牌。 「巴西有非常多的浮士德球俱樂部，我們國家隊的男女運動員們都在同一個俱樂部訓練，大家都是一家人，彼此激勵，我們的血液裡都流淌著巴西隊永不放棄的精神。」巴西女子浮士德球隊運動員雅克·塞西莉亞說。 「成都是我們的福地，比賽結束了，我們終於可以在這座熱情的城市裡好好逛一逛，我還要買紀念品帶回巴西給俱樂部的孩子們分享我們的喜悅。」加布裡埃爾說。回到巴西，雅克會回到她的律師事務所工作，加布裡埃爾也會繼續他的學業。他說：「非常肯定的是，我們永遠不會停止浮士德球訓練，讓我們在下一個國際賽場見面吧。」 (本報成都8月13日電)
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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