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2025-10-30 11:53 4,362次浏览成都8月9日電 (單鵬)中國女子棍網球隊9日上午結束成都世運會棍網球項目小組賽徵程。末戰雖0比25負於衛冕冠軍加拿大隊，姑娘們仍用頑強拼搏贏得全場掌聲。 成都世運會上，中國隊以東道主身份獲得棍網球參賽資格。這支平均年齡僅約23歲的隊伍在今年6月才「壓哨」組隊。隊伍中既有普通上班族，也有在校大學生，還有「海歸」華僑。開赴成都前，她們已在上海進行了三周的封閉集訓。 圖為9日中國隊與加拿大隊比賽現場。 記者 安源 攝 「這批隊員已是國內女子棍網球水平最頂尖的一批，雖然與國外職業運動員在身體條件上有差距，但她們的技術、熱情均屬上乘。」中國女子棍網球隊主教練肖瀟接受採訪時說。 據了解，起源於北美印第安部落的棍網球，在中國是一項小眾運動。比賽中，運動員需要手持一根頂端帶網兜的球桿，兜球拋傳、揮桿射門。棍網球比賽節奏緊湊，攻防切換迅速，進攻方拿球後須在30秒內完成射門。 成都世運會棍網球項目為六人制女子組比賽，每場分4節，每節8分鐘。中國隊在前兩場小組賽，分別以2比24、3比18的比分，不敵英國隊和日本隊。 9日一役，實力懸殊之下，中國隊索性放棄中場，全隊回縮門前。「一旦在中路給對方太多空間，對方切入球員瞬間就能送出必進球，我們寧肯給遠射，也不讓對手在門前輕鬆得分。」中國隊隊長彭靜說。 圖為中國隊球員彭靜在比賽中。 記者 安源 攝 與此同時，加拿大隊的高壓防守如影隨形，中國隊剛過中線便遭貼身盯防，導致失誤增多。加拿大隊隨即閃電反擊，屢屢得手。 「我們與加拿大隊最明顯的差距是傳球速度。加拿大球員多出身室內棍網球，在狹小的空間裡練就了極快的傳接與移動，放到六人制依舊遊刃有餘；另外，她們雙手運用都很嫻熟，而我們基本還是右手為主，這限制了我們很多。」賽後彭靜復盤比賽時分析道。 成都世運會棍網球項目共有8支球隊參賽，除中國隊外，其餘7隊皆為世界勁旅，實力在中國隊之上。三連敗的分數固然刺眼，卻濃縮成一堂高強度「實戰課」——首次組隊便與最強對手過招，肖瀟把這視為寶貴的歷練。她欣慰地看到，姑娘們的技術、戰術與心理「每天都在升級」，面對高手愈發敢打敢拼。 10日中國隊的收官戰將決定成都世運會棍網球項目第七名歸屬。彭靜立下小目標：「多進幾個球，我們真的很想做到。」(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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