高溫天，如何給血管「降溫」
2025-11-29 20:51 6,482次浏览紹興8月4日電 (張斌 章是一)2025「兩岸青春季」臺青實習營開營儀式在浙江紹興舉行，數十名臺灣青年與紹興青年齊聚千年古城，開啟為期10天的實習研學之旅，在文化交融與產業實踐中續寫兩岸青年情誼。 「我們會以開放的心態去學習、以真誠的態度去交流、以積極的行動去實踐，深度感受紹興的魅力。」來自中南財經政法大學的臺灣青年蔡同學作為代表發言時說。 實習期間，臺青們將化身黃酒文化推廣專員、電商直播助理，深入體驗越地非物質文化遺產代表性項目；走進數字產業合作區，參與臺資企業重點項目，感受兩岸同根同源的力量。 8月4日，2025「兩岸青春季」臺青實習營在浙江紹興開營。許沁雯 攝 開營儀式上，臺灣青年帶來的日月潭紅茶與紹興青年取用的鑑湖清水在茶席上相遇，在茶藝展示中體現「一壺兩岸」的意象；紹興青年演繹的紹劇、越劇選段婉轉悠揚，讓臺青們感受戲曲文化魅力；兩岸青年還共同唱響《稻香》《想你時風起》等歌曲。 據了解，本次實習營將通過「實習+參訪」模式展開。8月5日起，兩岸青年將分赴紹興相關單位實習，深度感知當地文化底蘊與產業活力；走訪書聖故裡、大禹陵、瓷源小鎮等，在越窯青瓷製作體驗中觸摸歷史，在城市展示館裡讀懂紹興發展脈絡。 紹興市委常委陳偉軍致辭時介紹說，紹興不僅孕育了王陽明、王羲之、魯迅等名士大家，更以蓬勃發展的數字經濟成為創業熱土，2024年地區生產總值達8369億元。當地海峽兩岸(紹興)數字產業合作區自創建以來籤約臺資項目32個，總投資超627億元人民幣。(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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