新學期臨近，專家支招如何緩解「開學焦慮」
2025-11-27 00:57 8,143次浏览西安8月14日電 (楊英琦)第三屆西安國際養老產業博覽會(以下簡稱：西安老博會)舉辦在即。記者14日從第三屆西安國際養老產業博覽會新聞發布會獲悉，本屆博覽會將深度聚焦銀髮群體多元化消費與精神文化需求，構建「衣食住行旅娛購」全方位的老年人沉浸式消費場景。 由西安市人民政府、陝西省民政廳共同主辦的第三屆西安老博會將於9月19日至9月21日在西安舉辦。本屆老博會預計將有500餘家國內外企業、機構參展，總展覽面積達3.2萬平方米，較去年實現規模翻倍，成為西北地區重要的品牌盛會。 圖為新聞發布會現場。楊英琦 攝 據介紹，本屆老博會將設置12個特色展區，涵蓋智慧養老、適老化產品、銀髮消費、養老金融等全產業鏈內容。展會邀請日本、韓國多家企業組團參展，集中展示國際先進養老技術與產品，國際化程度大幅提升。此次展會，更細分、更專業、更國際化的展示布局將全面呈現養老事業與產業發展的新成果、新趨勢，為展商和客商創造更好的交流、參觀與採購對接平臺，持續擴大西安老博會的輻射力和影響力。 主旨大會「西安國際養老合作交流大會」圍繞科技助力養老服務發展，探討智慧養老行業趨勢和熱點話題，併集中發布一批創新研發的養老科技產品。舉辦「旅居養老合作交流會」，部分航空公司及旅行社將發布多條精品旅居線路，設置房車露營旅居場景展示區，並推出銀髮旅遊特價活動。此外，本屆西安老博會為來陝客商精心安排了銀髮經濟產業園、旅居康養基地和養老服務機構三條精品考察路線，可以全方位了解省市養老事業與產業的發展現狀，深度體驗西安古都文化與銀髮經濟的有機融合。 「西安老博會不僅是產品和服務的展示窗口，更是陝西養老產業發展的『催化劑』。」陝西省民政廳副廳長李平表示，西安老博會通過構建「養老+」融合發展生態，促進了養老與文旅、醫療、金融、交通等產業的融合發展。西安的文旅、醫療資源優勢突出，通過「養老+文旅」發展銀髮康養旅居，「養老+醫療」發展醫養結合服務，拓展了養老服務產業鏈，為發展銀髮經濟注入了新動能。 據悉，西安老博會創辦於2023年，經過三年的培育，已成為陝西及西安展示養老服務高質量發展成果、引進國內外先進養老服務理念、推介養老產品和服務消費的重要平臺。(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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