西藏雙湖發生4.7級地震 暫無人員傷亡及財產損失報告
2025-11-23 09:47 4,892次浏览8月9日電 據中央氣象臺網站消息，昨日，北京、山東、河北、四川等地部分地區出現大雨或暴雨、局地大暴雨。預計未來三天，西北地區東南部、華北北部、黃淮、江漢、江淮、四川盆地等地部分地區有較強降雨，局地伴有短時強降水、雷暴大風或冰雹等強對流天氣，關注可能引發的次生災害。 江漢江淮四川盆地有強降雨 9日至13日，江漢、江淮、四川盆地等地有中到大雨，四川、重慶、湖北、湖南北部、安徽、江蘇、河南南部等地的部分地區有暴雨或大暴雨。 預計，8月9日08時至10日08時，山東東部和南部、河南西北部和中南部、陝西南部、湖北中北部、安徽中北部、江蘇中北部、四川盆地中西部和南部以及甘肅西南部、黑龍江西北部等地部分地區有大到暴雨，其中，山東半島東部、河南東部和南部、安徽西部、江蘇北部、湖北北部、四川盆地南部等地部分地區有大暴雨(100～200毫米)。上述部分地區伴有短時強降水(最大小時降雨量40～60毫米，局地可超過80毫米)。東北地區中部、黃淮中部、江漢中北部、江淮東部、西南地區東部等地的部分地區將有8級以上雷暴大風或冰雹天氣，其中，山東東部和南部、江蘇中北部、湖北北部、四川東南部等地的部分地區將有10級以上雷暴大風，最大風力可達11級以上。中央氣象臺8月9日06時繼續發布暴雨黃色預警和強對流天氣藍色預警。 全國強降雨落區預報圖(8月9日08時-10日08時) 圖片來源：中央氣象臺網站 全國雷暴大風或冰雹預警圖(8月9日08時-10日08時) 圖片來源：中央氣象臺網站 國內未來三天具體預報 8月9日08時至10日08時，青海東南部、甘肅南部、川西高原北部、陝西南部、河南大部、山東東部和南部、湖北大部、安徽中北部、江蘇中北部、四川盆地西部和南部以及黑龍江中北部、吉林東部、西藏東南部等地部分地區有中到大雨，其中，陝西南部、山東東部和南部、河南東北部和中南部、安徽中北部、江蘇北部、湖北北部、四川盆地西部和南部等地部分地區有暴雨或大暴雨(100～200毫米)。新疆北疆北部和東部、山東半島等地部分地區有4～5級風。黃海中部海域將有6～7級風、陣風8級，黃海南部海域、東海北部海域將有5～7級風、陣風8級，渤海、東海南部海域將有5～6級風、陣風7級。 全國降水量預報圖(8月9日08時-10日08時) 圖片來源：中央氣象臺網站 8月10日08時至11日08時，陝西南部、河南南部、四川大部、重慶大部、湖北大部、安徽中南部、江蘇中南部、上海、浙江北部以及內蒙古東南部、黑龍江東北部等地部分地區有中到大雨，其中，安徽西南部、江蘇中南部、湖北東部和西南部、四川盆地中東部和西南部、重慶中西部和東北部、雲南東北部等地部分地區有暴雨或大暴雨(100～150毫米)。內蒙古西北部、新疆沿天山地區等地部分地區有4～5級風。東海北部海域將有5～7級風、陣風8級，黃海南部海域、東海南部海域將有5～6級風、陣風7級。 全國降水量預報圖(8月10日08時-11日08時) 圖片來源：中央氣象臺網站 8月11日08時至12日08時，內蒙古東南部、四川盆地東部、重慶、貴州北部和西部、湖北中西部和東北部、安徽中部、江蘇中南部以及廣東中南部、雲南北部、西藏東南部等地部分地區有中到大雨，其中，安徽中部、湖北西南部、四川盆地東北部、重慶中西部和東北部等地部分地區有暴雨或大暴雨(100～150毫米)。內蒙古西北部部分地區有4～6級風，其中，新疆東部部分地區有6～7級風。東海大部海域、南海西南部海域將有4～6級風、陣風7級。 全國降水量預報圖(8月11日08時-12日08時) 圖片來源：中央氣象臺網站
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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