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2025-11-19 12:16 9,476次浏览貴州畢節8月4日電 (記者 瞿宏倫)2025年畢節市首屆「同心杯」全國青少年足球邀請賽3日在貴州省畢節市體育運動學校開幕。賽事作為貴州省「百隊千場」足球青訓夏季系列賽的重要組成部分，邀請賽為全國青少年足球愛好者奉上了一場融合競技激情與夏日活力的綠茵盛宴。 圖為比賽現場。 貴州省體育局供圖 本屆賽事聚焦青少年足球人才培養，設置了U14男子、女子組比賽。來自中國西部地區體教融合足球青訓八個試點地區、貴州足球青訓「一主四輔」四個市州及廣州市部分地區足球隊等27支青訓隊伍約700名球員齊聚畢節。 作為國家體育總局確定的8個西部地區體教融合足球青訓體系建設試點地區之一，畢節市積極搭建高水平競技平臺。本次邀請賽的核心目標之一，正是促進各試點地區間的深度交流。 圖為比賽現場。 貴州省體育局供圖 作為東道主，畢節市青訓中心本次有兩支隊伍亮相，揭幕戰中男隊對陣上海靜安青訓中心。「面對這支非常成熟的隊伍，我們比起來會有點吃力，我們主要是抱著學習交流的心態來對待這一場比賽。」畢節足球隊領隊李宏薪說：「這次能讓我們隊員與其他青訓中心的隊員交流，是一次開闊眼界、增強實力的機會。」 2024年，貴州形成「一主四輔」的青訓格局，此次「四輔」足球青訓中心：貴陽、遵義、黔西南、黔南也各自派出參賽隊伍，各地球員在畢節的綠茵場上揮灑汗水，奮力拼搏，通過高強度的「夏賽」助力「夏訓」，同心同行為貴州足球的未來築基蓄力。 黔西南州足球隊領隊夏關偉說：「本次比賽主要鍛鍊隊伍的技能戰術，同時學習優秀隊伍的長處。希望通過多場次的比賽，共同將我們貴州足球小將的實力提升上去。」 圖為比賽現場。 貴州省體育局供圖 賽事期間，組委會還特別安排了豐富的文化研學活動。參賽運動員們將前往同心展覽館、畢節市博物館、紅六軍團政治部舊址等紅色教育基地及歷史文化場館參觀。 賽事組委會相關負責人表示，這些活動不僅豐富了賽事內涵，促進青少年全面發展，更完美契合「賽動黔景」的內涵，讓激烈的賽場競技與貴州深厚的歷史文化、紅色基因及秀美風光相互交融，為參賽者呈現一個立體、多彩的貴州。 本次邀請賽由貴州省體育局、畢節市人民政府主辦，畢節市體育局、貴州省足球協會承辦。(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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