東西問丨伊薩耶夫·阿比爾汗：中哈交流需要怎樣的跨文化人才？
2025-11-18 18:57 5,768次浏览長春8月10日電 (高龍安 李彥國)輕觸火箭殘骸表面，一陣微涼從厚重的殼體傳至指尖，這溫度仿佛來自遙遠的「太空」。在築夢星辰(長春)航天科教文旅館，一段穀神星一號火箭的殘骸引起青少年臺胞們的興趣。 2025年吉林省臺聯第五屆兩岸婚姻家庭親子夏令營10日在長春開營。本屆夏令營由全國臺聯臺胞部、吉林省臺聯、遼寧省臺聯主辦，北京市臺聯、河南省臺聯、甘肅省臺聯協辦。當天，20餘個臺胞家庭走進館內，了解宇宙知識，體驗神秘的太空科技。 長春被譽為「光學城」，擁有新中國第一家光學專業研究機構和第一家商業遙感衛星公司，為中國航天事業輸送了大批人才。 營員們在天和核心艙模型參觀拍照。 高龍安 攝 天和核心艙模型、神舟飛船返回艙模型、火星環境模擬景觀……走進館內，滿眼都是濃濃的中國元素和十足的科技感。「天和核心艙配有各種精密設備，能幫助科學工作者進一步了解宇宙。」「這個艙室專門用於培養太空植物。」「航天員的睡袋上有中國傳統的祥雲紋。」講解員為營員們介紹館內的陳列。 通過模擬設備，營員們可以從航天員的視角俯瞰地球，體驗操控飛船對接系統，坐上三維滾環體驗航天員的訓練科目，還可以近距離觀察隕石樣本。 臺胞陳韋偉表示，之前她和兒子高啟碩曾在長春參觀長光衛星技術股份有限公司，孩子對航空航天知識產生了濃厚興趣。這次參觀展館，又看到了很多新奇的東西，有了全新的體驗。 接下來的一周裡，營員們將走進長春市的歷史文化街區，了解這座城市的百年變遷；前往吉林市，參觀大學校園和稻田蟹種植養殖基地；深入長白山腹地，探訪神秘的天池。 吉林省臺聯首屆親子夏令營於2021年舉辦，深受兩岸婚姻家庭好評。吉林省臺聯副會長兼秘書長韓梅表示，希望有越來越多的臺灣同胞來到吉林，親身感受這裡的歷史文化、風土人情和經濟社會發展變化，讓兩岸青少年在活動中增進情感、拓寬視野、增長見識，領略多元文化的魅力，增強文化認同。同時，希望營員們把所見、所聞、所感、所想，分享給家人和朋友們，讓更多臺灣同胞了解兩岸交流的珍貴意義，為兩岸共同的未來添磚加瓦。(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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