世界自然基金會：中國綠色發展經驗啟示全球
2025-10-25 22:20 8,518次浏览內蒙古興安盟8月8日電 (記者 張瑋 烏婭娜)2025興安盟那達慕8日在內蒙古自治區烏蘭毛都草原開幕，十餘萬中外遊客共赴草原之約，讓世界看見那達慕。 當日，方圓數百裡的牧民穿著節日盛裝趕來，萬人同跳安代舞，數百匹駿馬馳騁草原，機器人和機器狗玩轉那達慕，76架無人機託舉紅旗騰空而起…… 8月8日，內蒙古興安盟，2025興安盟那達慕大會上的騎射表演。 畢力格 攝 這場盛會對外地遊客而言更是不可錯過，很多遊客計劃好行程，專門趕在這一天來觀看開幕式，甚至有自駕遊的遊客提前來周邊露營區安營紮寨。 在中國傳媒大學就讀研究生一年級的馬來西亞留學生李可欣，第一次參加那達慕大會就成為開幕式方陣中的一員。「那達慕是蒙古族民眾非常喜愛的傳統文體盛會，『萬馬奔騰』看得我熱血沸騰。」 「那達慕」是蒙古語，意為「娛樂、遊戲」。每年在草綠花紅、羊肥馬壯的時節，草原牧民就會迎來一年一度的傳統盛會——那達慕大會。 8月8日，內蒙古興安盟，遊客與那達慕會場中的機器人合影。 畢力格 攝 20歲的華裔青年江川理安奈從小立志要回母親的故鄉學習中國文化，「我從小學習中文，大學選擇了在中國就讀。每年寒暑假我都會走一走、看一看中國的大好河山，今年來到內蒙古。」 「有幸參加那達慕讓我沉浸式感受到了中華文化的博大精深。」江川理安奈告訴記者。 匈牙利智庫歐亞中心主任樂文特·霍爾瓦特在觀看完那達慕大會上蒙古族「男兒三藝」(搏克、射箭、騎馬)比賽後感慨：「在匈牙利，我們也很喜歡馬文化，會舉辦小型的賽馬活動，今後我們可以相互交流，參加彼此的活動，推動雙方文化共融。」 8月8日，內蒙古興安盟，海外遊客在那達慕大會上自拍。 畢力格 攝 本屆那達慕將持續至8月12日，除蒙古族「男兒三藝」外，還將開展布魯、摔馬跤、搶樞、瑟日、押加、沙嘎等18項民族傳統體育項目。(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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