「十四五」以來我國新增水土流失治理超28萬平方公裡
2025-11-19 00:57 9,581次浏览成都8月12日電 (記者 嶽依桐 何浠)記者12日在成都世運會速度輪滑(公路賽)現場獲悉，中國輪滑運動員張振海、潘郅遠都將跨界轉項速度滑冰，期待通過「輪轉冰」實現奧運夢。 23歲的張振海2019年在西班牙世錦賽奪得速度輪滑男子青年組1000米金牌，2024年全國輪滑(速度輪滑)錦標賽上包攬成年組全部六項冠軍。2023年杭州亞運會，他獲得10000米積分淘汰賽亞軍，是目前中國男子輪滑在亞運會項目中的歷史最好成績。 12日，張振海接受記者專訪。記者 何浠 攝 18歲的潘郅遠2023年初登亞洲錦標賽即成為中國隊首位單屆亞錦賽斬獲7金的選手，2024年義大利世錦賽，他在公路100米衝刺賽中斬獲銀牌，為中國隊贏得了世錦賽速度輪滑項目的唯一獎牌。 跨界轉項對兩人而言都並非容易的選擇，但對奧運會的憧憬讓他們願意勇敢「再拼一次」。張振海坦言，兩個項目使用的技巧不同，嘗試突破新的領域難度很大，自己或許還需要一段時間來適應。「其實能不能轉成功我不確定，但我還是想大膽去突破，希望能在新的領域裡好好實現一下自己的抱負。」 「(轉項)想了挺久的，但最終還是決定未來的運動生涯以滑冰為主。」潘郅遠則告訴記者，他從去年年初開始接觸速度滑冰，需要克服的最大難點同樣是需要把握不同的技術特點。 12日，潘郅遠接受記者採訪。記者 何浠 攝 因為跨界轉項的決定，本次成都世運會對兩人而言也具有特別意義。在接受記者採訪時，他們均表示將拼盡全力。 談及具體的展望，張振海表示，希望能在自己的優勢項目——男子場地賽(1000米爭先)上努力賽出好成績。作為四川籍運動員，他坦言在「家門口」比賽給自己帶來更多動力。「不管取得怎樣的成績，只要全力以赴過後就沒有遺憾。」 潘郅遠則期待能獲得一枚成都世運會的獎牌。今年剛升至成年組的他說，自己主要抱著學習的心態前來參賽。「能和來自世界各地的前輩一起切磋，非常幸運，可以很好地汲取經驗。」(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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