（成都世運會）「中華體育精神頌」活動亮相成都 世界冠軍講述體育故事
2025-11-17 00:05 1,387次浏览北京8月13日電 (記者 陳建新 楊程晨 張曉曦)國務院臺辦13日在北京舉行例行新聞發布會，發言人朱鳳蓮就民進黨當局借所謂「國籍」問題打壓大陸配偶、美宣布對臺加徵20%關稅等近期熱點答記者問。 針對臺灣花蓮縣富裡鄉學田村村長、陸配鄧萬華近日遭解職一事，朱鳳蓮指，民進黨當局區別對待、蓄意打壓陸配群體，充分暴露其「臺獨」本性，表明其宣揚的「民主」、「人權」都是騙人的鬼話。 民進黨當局官員聲稱大陸人士未來赴臺定居須「剪繳」中華人民共和國護照，朱鳳蓮回應，中華人民共和國護照受到法律嚴格保護。「對於故意損毀中華人民共和國護照的有關組織和個人，我們將依法追究其法律責任。」 美宣布對臺加徵20%關稅一事在島內持續延燒，輿論憂相關產業將受重創。朱鳳蓮就臺美關稅協商表示，民進黨當局出於「倚外謀獨」邪念，罔顧島內經濟民生，出賣臺灣發展利益，讓臺灣民眾與企業深蒙其害。 當天多個提問聚焦臺灣面臨「20%+N」疊加關稅等現況，朱鳳蓮稱，面對美方霸凌加徵關稅、蓄意操弄新臺幣升值，民進黨當局不僅沒有維護臺灣民眾切身利益，反而加大「跪美媚美」，「賣臺」無底線，對美國的巨額勒索毫不吝嗇、拱手相送。 此外，臺灣地區領導人賴清德宣布將提升2026年度防務預算，主要用於對美軍購。發言人就此批評，賴當局罔顧島內民意，甘當美國軍火商的「提款機」；其「戰爭販賣者」的惡劣行徑必遭島內民眾和國際社會反對。 個別臺媒報導稱大陸通過社交平臺「洗腦臺灣年輕世代」，朱鳳蓮回應，民進黨當局製造的「信息繭房」正在崩塌。她說，得益於網際網路技術的發展和社交應用軟體的更新迭代，兩岸網民可以更快捷獲取新聞資訊、更方便看到彼此生活、更多元開展交流。 今年是中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年、臺灣光復80周年。發言人答問時提到，臺灣光復是抗戰勝利的重要成果，是包括臺灣同胞在內的全體中國人民前赴後繼、浴血奮戰鑄就的偉大勝利，值得兩岸同胞共同紀念。 人民海軍第4艘075型兩棲攻擊艦湖北艦近日首次公開亮相，引發島內媒體高度關注，不少臺灣網友點讚祖國實力日益強大。發言人表示，日益強大的人民海軍，將為維護國家主權與領土完整，維護中華民族根本利益提供更強有力的保障。 知名歷史學家許倬雲近日在美辭世。朱鳳蓮答問時表示「令人惋惜」，她並指，許倬雲先生表達希看到「九州同」的統一期盼，受到兩岸民眾的讚許，值得後人學習。 當天發布會上，發言人還介紹了暑期大陸各地舉行的兩岸青少年交流、臺灣同胞參與第12屆世界運動會等情況，並就近期臺灣多地遭受強降雨、民眾生產生活受到嚴重影響表達關心。(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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