「以海為家」 到 「靠海興業」：海南疍家人的水上新圖景
2025-10-22 07:32 4,364次浏览上海8月7日電 (李秋瑩)目前正值暑運高峰期間。數據顯示，7月，上海兩大機場共保障進出港旅客1169.7萬人次。機場公安、航油加油員、海關、邊檢、行李裝卸員……上千萬人次安全出行的背後，是上海兩大機場內工作人員的辛勤付出。 8月6日中午，浦東機場地面溫度近60℃，航油加油員褚丹毅正和同事一起，頂著烈日為一架飛機進行加油。他告訴記者，這是今天自己服務的第十架飛機，每個航班都需完成放置輪檔、連接導靜電線等近40項操作，將20餘斤重的加油接頭舉過頭頂，最長的時候要在機坪上工作超過兩個小時，「我這身衣服剛剛換過，(前面的)全溼透了。」工作人員介紹，浦東機場今年暑運啟動以來，航油公司日均加油保障航班超780架次，同比增長近5%。 浦東機場今年暑運啟動以來，航油公司日均加油保障航班超780架次，同比增長近5%。記者殷立勤攝 與此同時，為了保障此架航班快速過站的需求，行李裝貨員也正在緊張的工作中，行李裝卸員王良介紹，他們平均每天要保障8個航班，在狹小空間內反覆彎腰上千次以完成超500件行李裝卸。 下午三點，虹橋機場一架航班進港停穩後，兩位橋載設備操作員立刻行動起來為航班接入400Hz電源和飛機專用空調。工作人員介紹，這兩件設備可以替代飛機輔助動力系統供能，減少碳排放和機坪噪音。據悉，操作員平均每天要保障近20個航班。作業期間，飛機發動機剛剛關閉，殘餘熱量疊加機坪高溫，區域溫度最高時近70℃，用於飛機供電的電纜接頭有10斤重，再加上纜線總重量超20斤，他們每天身背這些設備進行接撤電作業近40次，為乘機旅客送上清涼。 進港航班停靠後，橋載設備操作員要立刻為航班接入400Hz電源和飛機專用空調。記者 殷立勤攝 隨著我國免籤「朋友圈」持續擴大，上海機場出入境旅客數量持續增長。上海機場邊檢站執勤二十五隊民警每天24小時不間斷機坪巡查，暑運以來，日均保障近700架次國際客貨機抵離浦東機場。邊檢民警通過「單一窗口」電子申報平臺，為直接往返機組人員免辦邊檢手續，並對航班進行細緻的清艙檢查。 機場發動機溫度。記者 殷立勤攝 為確保戰高溫職工的健康安全，上海兩大機場進一步升級了機坪共9處共享休息室的服務功能，休息室內配備了冰箱、空調、微波爐、飲水機、手機充電設備、醫藥箱等設施。 7月份上海兩大機場共保障航班起降7.3萬架次，同比增長2.9%；保障進出港旅客1169.7萬人次，日均37.7萬人次，同比增長4.7%。(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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