颱風「楊柳」來襲 各地積極應對
2025-11-08 09:54 6,578次浏览南寧8月15日電 (黃豔梅 王曉汗 張廣權)「聽見未來·愛的分貝2025聽障救助廣西專項行動」(下稱：專項行動)14日在南寧啟動。此項行動將依託今年3月落地實施的國家人工耳蝸集採政策，通過公益資助、醫療協作與多方資源整合，為聽障兒童及青少年提供精準救助，推動聽力健康服務普惠化。 8月14日，「聽見未來·愛的分貝2025聽障救助廣西專項行動」在南寧啟動。記者 黃豔梅 攝 專項行動由中華思源工程基金會愛的分貝基金與北京愛的分貝公益基金會(下稱：愛的分貝)聯合發起。 國家人工耳蝸集採政策的實施大幅降低了醫療成本，但部分困難家庭仍面臨自付費用壓力。為此，愛的分貝聯合廣西醫科大學第一附屬醫院以及有關公益平臺、企業等愛心合作夥伴，構建「醫療—公益—社會力量」三位一體救助模式。 專項行動聚焦兩大資助方向：一是人工耳蝸植入資助，為18歲以下困難聽障兒童/青少年提供雙側最高3萬元(人民幣，下同)的梯度補貼，覆蓋醫保報銷後自付費用的30%至70%；二是體外機升級資助，針對使用超6年的老舊設備，提供最高單側1萬元、雙側1.5萬元的升級補貼。 除資金資助外，專項行動還將開展聽力篩查與義診、家長康復培訓、全國救助網絡建設等，將逐步覆蓋更多省份，形成可持續的聽障救助體系。 北京愛的分貝公益基金會理事長王娟表示，期待通過「政策+公益」的雙輪驅動，整合各方優勢資源，為聽障群體搭建一座從「聽見」到「融入」社會的橋梁，讓每一個孩子不因經濟困難失去聆聽世界的權利。 廣西醫科大學第一附屬醫院有關負責人稱，早期幹預對聽障兒童語言發育至關重要。該院將組建由耳鼻咽喉頭頸外科、兒科、麻醉手術中心、康復醫學科等多學科組成的專項團隊，以精湛的技術護航每一臺手術。 「專項行動救助解決了我家的燃眉之急，我女兒於8月13日通過手術植入了右側人工耳蝸。我們深知這一份幫助的珍貴，也會銘記這一份善意，未來將盡己所能向社會傳遞溫暖。」廣西一名聽障兒童家長陸葉青說。(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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