日本抗議中方東海油氣開發 中方：不接受無端指責
2025-11-06 13:06 7,869次浏览為紀念中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年，8月5日上午，「情暖老兵-守護安康」捐贈儀式暨革命老兵走訪慰問活動在山東濰坊舉行。本次活動在退役軍人事務部思想政治和權益維護司的指導下，由中國老齡事業發展基金會聯合山東省退役軍人事務廳、濰坊市退役軍人事務局共同開展，伊利集團、騰訊SSV、愛眼公益基金會等「可持續社會價值生態圈」成員單位共同支持，以實際行動致敬革命老兵，傳遞社會各界對英雄群體的深切關懷。 本次活動共捐贈了1750臺搭載騰訊天籟AI技術的助聽器、5000例由愛眼公益基金會支持的眼病手術、1810份伊利營養奶製品及1041份關愛禮包，致力於讓老兵「看得見、聽得清、吃得好」。今年5月20日，「WISH2030美好大會暨可持續社會價值論壇」上，伊利與騰訊、聯想、愛眼公益基金會、中國老齡事業發展基金會等多家企業和社會組織，成立「可持續社會價值生態圈」。此次活動是「可持續社會價值生態圈」成員單位積極承擔社會責任，守護老兵的一次重要實踐。 守護老兵健康生活，多重關懷精準落地 老兵是國家和民族的寶貴財富，當年戰場的硝煙早已散去，但用熱血書寫的紅色歷史、不屈的精神，一直刻在我們每個人的心裡。 中國老齡事業發展基金會理事長於建偉在致辭中指出，近三年，中國老基會聯合騰訊、伊利、愛爾眼科醫院集團和愛眼公益基金會等，啟動「聽力關懷」「守護光明」「營養改善」等系列關愛老兵項目，已守護數萬退役老兵。致敬老兵，最好的方式是行動。今天的活動，是表達敬意與關懷的一個新起點，更是一個莊嚴的承諾。 作為「可持續社會價值生態圈」首屆輪值主席，伊利發揮行業優勢為老兵送去健康關懷。伊利集團山東分公司總經理趙寶成表示，讓每一位老人、特別是這些為國家流過血汗的老兵們擁有健康晚年，是伊利「讓世界共享健康」夢想裡特別重要的一部分。關愛老兵健康，營養守護是基礎。伊利特意挑選了適合老年人的產品，伊利舒化無乳糖牛奶，營養容易吸收，能夠滿足老兵對於營養健康的需求。 騰訊公益慈善基金會副秘書長張海若在發言中提到，騰訊公司堅持「科技向善」的使命願景，與伊利、愛爾眼科一起來這裡，希望以「科技+專業+溫度」的融合之力，為大家過上高質量的晚年生活提供一些助力。 愛爾眼科醫院集團山東省區CEO包樓軍也表示，將持續推進「情暖老兵守護光明」項目，響應國家號召，履行社會責任，發揮「分級連鎖」優勢，整合資源，構建「篩查-診療-隨訪」全鏈條服務機制，讓老兵享受專業可及的眼健康服務，「看得見」更多美好。 深入老兵家中走訪，傾聽老兵崢嶸故事 捐贈儀式結束後，活動參與人員分組前往革命老兵黃作卿、張榮福家中走訪慰問，現場為老兵送上關愛物資，傾聽他們的崢嶸故事。 參加過抗美援朝戰爭的張榮福老人今年已91歲高齡，仍精神矍鑠，得知有客來訪，老人親自走到門口迎接。拿出珍藏的軍功獎章，老人向大家講述起了他的崢嶸故事。16歲那年，張榮福參加了中國人民志願軍赴朝作戰。1952年，在上甘嶺戰役中，面對著敵人7個營配合飛機大炮的反攻，張榮福冒著炮火接通了指揮所聯絡的電話線。在這一戰，他榮立了三等功。 向老英雄致敬！昔日他們用身軀保衛了祖國和人民，今天我們合力來守護他們。此次捐贈覆蓋聽力、視力、營養三大核心需求，助力改善革命老兵的生活質量，讓英雄們「看得見、聽得清、吃得好」。 關愛老兵、保障其晚年生活質量，正是「可持續社會價值生態圈」成員單位響應社會需求、踐行社會責任的重要體現。未來，「可持續社會價值生態圈」成員單位將持續協同，以核心能力驅動社會價值創新，推動商業價值與社會價值「兩價融合」，實現共創價值、共享美好。(來源：中國網)
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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