韓總統李在明本月將訪問日本和美國
2025-10-27 10:30 8,925次浏览8月7日晚，隨著成都天府國際會議中心「天府之簷」長達430米的輪廓漸次亮起，2025年第12屆世界運動會（以下簡稱「世運會」）正式拉開帷幕。圖為開幕式現場 陳城攝/光明圖片本屆世運會開幕式以「運動無限 氣象萬千」為主題，為全球呈現活力與時尚、運動與歡樂、科技與創新的中國式現代化萬千氣象。整場開幕式時長90分鐘，其中文藝表演僅佔約15分鐘，節目結構也摒棄了宏大敘事的慣常路徑，轉而採用輕盈、靈動、具有生活氣息的表達方式。圖為開幕式現場 新華社記者劉坤/攝開幕式在《繽紛之約》表演中拉開序幕，街舞與輪滑、滑板、啦啦操等運動元素碰撞出青春火花激情開場。倒計時焰火組成的篆體「成都」字樣，將傳統文化與現代科技巧妙結合。來自全球的運動員在吉祥物「蜀寶」「錦仔」的歡迎下入場，手持融入蜀繡、漆藝等非遺工藝的引導牌，踏上榮耀之路。圖為開幕式現場 陳城攝/光明圖片圖為開幕式現場 陳城攝/光明圖片大型中國舞《錦繡之韻》以「鼓、樂、詩、花」演繹華夏氣度，太陽神鳥、川劇變臉、二十四伎樂等巴蜀瑰寶驚豔亮相；12名中國青年歌手與來自美國0neVoice、義大利安東尼亞諾、上海繡球花、成都城市音樂廳、大涼山妞妞合唱團的小朋友共同組成的國際童聲合唱團，共唱主題曲《萬千》，象徵和平的「友誼之樹」珙桐樹在星空下燦爛生長。圖為開幕式現場 陳城攝/光明圖片宣布開幕瞬間，象徵世運會會徽和「World」的「W」造型焰火點亮夜空；極具創意和挑戰的點火儀式，火炬「竹夢」成功點燃世運會首個「水火相融」於湖中的火炬塔，絢爛的火焰交相輝映。圖為開幕式現場 劉希堯攝/光明圖片整場開幕式以開放的胸襟、年輕的活力，為世界留下「成都記憶」。運動無限，氣象萬千，成都世運會的競技徵程正式開啟。圖為開幕式現場 陳城攝/光明圖片圖為開幕式現場 新華社記者 胥冰潔/攝圖為開幕式現場 新華社記者 鄔惠我/攝據悉，成都世運會共設置34個大項、60個分項、256個小項。共有來自116個國家/地區的6679名運動員、隨隊官員、技術官員參賽，其中運動員3942人，是世運會歷史上規模最大、人數最多的一屆世界運動會。（記者 劉希堯）[ 責編：楊帆 ]
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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