福建三明繪就城鄉共美新畫卷
2025-12-06 01:18 7,681次浏览成都8月8日電 (祝歡)8日是第12屆世界運動會(以下簡稱「成都世運會」)泰拳項目的首個比賽日。成都世運會中國泰拳隊派出劉曉慧、楊羽習、匡菲、季龍騰、韓鑫、張程程6名選手參賽，其中「00後」4人，「90後」2人，「00後」佔比超過六成。 在當日的比賽中，中國隊劉曉慧、韓鑫、張程程分別晉級女子48公斤級、女子60公斤級、男子86公斤級半決賽。 劉曉慧(藍衣)比賽現場。記者劉忠俊 攝 出生於2005年的劉曉慧作為中國隊第一位出場的選手，在前兩輪攻勢猛烈下建立優勢，以29：28戰勝新加坡選手拿下首場勝利，順利晉級四強。「看到這麼多人給我加油，我非常激動，開局也打得比較清晰，正蹬腿也有命中。」劉曉慧表示，主場作戰現場觀眾的加油給自己帶來了動力，接下來將專心打好比賽，把每一場比賽當成最後一場比賽來打。 「今天她的發揮已經非常不錯，前兩輪非常主動，在集訓的時候我們專門練習了中國傳統的蹬腿，她今天也發揮出來了。」成都世運會中國泰拳隊總教練郭裔高度評價了劉曉慧的表現。 楊羽習(藍衣)比賽現場。記者劉忠俊 攝 「我們的目標就是把每一場都當成最後一場來打，向獎牌發起衝刺。」在郭裔看來，中國隊出戰泰拳比賽的均為年輕運動員，面對眾多強手，發揮好自己的能力就是最好的結果。 「泰拳雖然起源於泰國，但文化的交流互鑑可以促進武術文化的發展，包括泰拳成功的商業化經驗等都值得我們學習和借鑑。」在成都世運會泰拳項目競賽主任黎桂華看來，本次泰拳項目是備受關注的一個格鬥項目，也是推廣泰拳的好機會。 據了解，泰拳起源於古高棉拳系，2017年弗羅茨瓦夫世界運動會成為正式比賽項目，於2024年成為巴黎奧運會表演項目。泰拳比賽即對抗性實戰，泰拳的文化精髓是將身體與精神修煉融為一體，在剛猛搏擊中傳承禮儀、毅力和信仰。 本次成都世運會泰拳項目按照男女不同公斤級共設6個小項，48名運動員參賽，於8月8日至10日角逐6枚金牌。(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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