AI浪潮下 浙江發力構建工業智能新圖景
2025-10-29 04:36 7,368次浏览成都8月9日電 題：成都世運會龍舟為何與皮划艇馬拉松同湖競渡？ ——專訪成都世運會龍舟項目國際裁判趙曉俐 記者 賀劭清 8月9日，成都世運會龍舟項目開賽，有著數千年歷史的龍舟首次作為正賽項目登上世運會賽場。 而與龍舟同一時間、同一水域進行比賽的，是發源於西方的皮划艇馬拉松。 成都世運會皮划艇項目有何亮點？如何看待龍舟首次作為正賽進入世運會？龍舟為何與皮划艇馬拉松同湖競渡？中國首位女子皮划艇世界冠軍、成都世運會龍舟項目國際裁判趙曉俐接受「東西問」專訪，對此進行解讀。 2025年8月9日上午，成都世運會龍舟項目開賽，千年龍舟首次作為正賽項目在成都興隆湖劈波斬浪。 記者 張浪 攝 現將訪談實錄摘要如下： 記者：何為皮划艇運動？現代皮划艇運動起源於何時？ 趙曉俐：皮划艇運動是皮艇、划艇兩項運動的統稱。 皮划艇運動的源頭可追溯至原始社會的獨木舟。通常認為，皮艇起源於格陵蘭島上的因紐特人所製作的一種小船；划艇則起源於加拿大，因此又稱為加拿大划艇。 觀眾區分皮艇與划艇最快的方法是看姿勢：划艇沒有舵，需要運動員單膝跪在船艙內，使用單葉槳控制方向；而皮艇需要運動員坐在艙內，用腳控制舵的方向，使用雙葉槳前進。 1867年，蘇格蘭探險家麥克格雷戈舉辦了首屆皮划艇比賽，被視為現代皮划艇運動的開端。 1924年，國際皮划艇聯合會在丹麥首都哥本哈根成立。同年，皮划艇作為表演項目進入巴黎奧運會。1936年，在柏林舉行的第11屆奧運會上，皮划艇被列為奧運會正式比賽項目。 國際皮划艇聯合會現有上百個協會會員。中國於1974年加入該聯合會。最初中國皮划艇運動主要在湖北開展。隨著中國體育發展，各種水上運動快速普及。如今僅中國西南內陸的成都就有超過10家水上運動俱樂部，每年有超過10萬人次在成都體驗皮划艇運動。 2024年6月5日，「藝術半壁—通惠河畔第四屆大運河文化節」在北京啟幕。作為文化節組成部分，2024年「京杭大運河」皮划艇馬拉松系列賽同時啟動。 記者 賈天勇 攝 記者：成都世運會皮划艇項目有何看點？ 趙曉俐：作為成都世運會34個大項之一，皮划艇項目包括皮划艇馬拉松、皮艇球、龍舟。 成都世運會的皮划艇馬拉松與皮艇球同屬於皮艇。成都世運會是皮划艇馬拉松第二次作為比賽項目亮相世運會。如果說普通皮划艇比賽類似田徑中的短跑，那麼皮划艇馬拉松就相當於長跑與障礙跑的結合。 皮划艇馬拉松包含水上航道和陸上跑道，參賽選手不僅要在水中競賽，還需扛著8公斤至12公斤的皮艇在陸地奔跑。陸地扛艇段需按既定路線完成，船艇不得拖行，對選手的水上技術、力量與耐力是雙重考驗，這也是該項目的最大看點。 皮艇球是結合划艇技術與球類技術的運動，比賽分上下半場，每隊5名場內球員，規定時間內進球多的一方獲勝。與皮划艇馬拉松、龍舟相比，皮艇球對抗強度更高，更凸顯團隊戰術。 龍舟曾作為表演項目亮相世運會賽場。在成都世運會，龍舟首次成為正賽項目。不同於民俗活動中可容納幾十人甚至上百人的龍舟，世運會的龍舟比賽為競技龍舟，參賽人數限定為8人或10人，保留鼓手和舵手，船型更小、材料更輕。 成都世運會龍舟項目設有6條賽道，比賽距離分別為200米、500米和2000米，採用男女混合參賽模式。參賽隊伍同時出發，以龍頭最先抵達終點的順序決定名次。相比皮划艇馬拉松與皮艇球，龍舟更側重集體協作與團隊精神。 2025年8月9日上午，成都世運會龍舟項目比賽現場。 記者 張浪 攝 記者：如何看待有著數千年歷史的龍舟首次成為世運會正賽項目？ 趙曉俐：龍舟源於中國戰國時期紀念屈原的民俗活動，是中華兒女共同的文化符號，蘊含著全人類推崇的團結與進取精神。 龍舟歷經千年而不衰。如今全球約有5000萬名龍舟愛好者，開展龍舟運動的國家和地區超90個。今年端午節，美國、英國、巴西、阿根廷、泰國等多個國家和地區都舉辦了龍舟活動。 世運會是非奧項目最高水平的國際綜合性運動會，一項運動要成為其正式比賽項目，需在全球多個國家和地區廣泛開展。龍舟成為世運會正賽項目，既得益於其在全球的受歡迎程度，也因為這項古老運動所持續進行的現代競技轉型。 此前，龍舟曾作為表演項目登上世運會、亞運會及東京奧運會。本屆世運會的8人龍舟便是為現代競技設計，既保留龍舟運動特色，採用環保材料，又精簡人數，提升了賽事觀賞性與轉播適配性，滿足「年輕化」「可持續性」要求。 當地時間2025年6月14日，加拿大多倫多中央島，第37屆多倫多國際龍舟節龍舟賽參賽隊伍在比賽中揮槳競渡。 記者 餘瑞冬 攝 記者：成都世運會，龍舟為何與皮划艇馬拉松同湖競渡？ 趙曉俐：賽艇是背對終點的競速項目，而龍舟與皮划艇馬拉松均為面向終點的競速運動。不同的是，皮划艇馬拉松分男子、女子組，龍舟則為混合組別，更強調性別平等參與。 成都世運會是全球首次在國際大賽中讓龍舟與皮划艇馬拉松同湖競渡，這並非偶然。成都世運會龍舟、皮划艇馬拉松的比賽場地位於興隆湖，興隆湖水深穩定、水質清澈、流速平緩，完全符合兩項賽事的比賽標準。 同時，龍舟、皮划艇馬拉松共享賽事設施與保障體系，高效利用同一水域的辦賽窗口期，體現了節儉、低碳辦賽理念，優化了時間與人力配置。 2024年成都世運會龍舟、皮划艇馬拉松測試賽期間，國際皮划艇聯合會馬拉松委員會主席魯德·海瑟拉爾與龍舟委員會主席陸偉洪曾到場觀賽。二人認為，龍舟與皮划艇馬拉松同場競技，實現了傳統與現代、東方與西方的水上對話，大幅增強了賽事觀賞性，能推動兩項運動更好地走向世界。(完) 受訪者簡介： 趙曉俐。 受訪者供圖 趙曉俐，中國皮划艇世界冠軍、成都世運會龍舟項目國際裁判。1991年，在日本大阪舉行的亞洲錦標賽上，趙曉俐與隊友斬獲女子雙人皮艇500米和女子4人皮艇500米兩項冠軍，這是中國皮划艇運動員首次獲得亞洲冠軍。1992年，在匈牙利站皮划艇世界盃中，趙曉俐與隊友奪得女子4人皮划艇500米冠軍，這是中國女子運動員首次獲得皮划艇世界冠軍。
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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