《稀土開採和稀土冶煉分離總量調控管理暫行辦法》發布
2025-11-19 17:44 5,591次浏览成都8月10日電 (記者 王鵬)成都世運會撞球項目10日開賽，中式撞球首次登上世界運動會舞臺，頗受關注。世界撞球運動聯盟主席法魯克·埃爾·巴基接受記者採訪時表示，中式撞球國際化步伐正在加快，這不僅是中式撞球發展的重要裡程碑，也為世界撞球運動帶來了新的發展機遇。 成都世運會撞球項目設斯諾克、花式撞球和開倫撞球三個分項，其中在花式撞球分項下首次設立八球混合小項，也就是中式撞球的中式八球。中式撞球作為世界撞球體系中較年輕的分支，兼具上手性與競技性，難度介於美式八球和斯諾克之間。 法魯克非常看好中式撞球的未來。他表示：「從一名球迷的角度看，這是一項令人喜愛的運動。它既有觀賞性又有競技性，節奏緊湊、變化多樣。」他還透露，埃及等國家已引進中式撞球球桌，並開始培養球員，「今年我們計劃在紅海沿岸舉辦非洲公開賽，項目包括中式撞球，預計會有150多名選手參賽，也希望中國選手能參與」。 8月10日，成都世運會撞球八球混合八分之一淘汰賽，中國選手史天琪在比賽中。王佳浩 攝 「這是非常重要的時刻，也是中式撞球邁出的重要一步。」談及中式撞球首次進入世運會，世界撞球運動聯盟副主席、世界花式撞球協會主席肖恩·辛格表示，世運會在中國舉辦，並引入中式撞球這一中國原創項目，恰逢其時。「我們已經看到其他國家和地區開始嘗試這項運動，雖然中國隊目前實力領先，但世界其他地區會逐步追趕。」 撞球運動在中國具有廣泛基礎。據中國中小商業企業協會副主席、撞球產業分會會長喬冰介紹，中國目前有撞球俱樂部近30萬家，撞球愛好者大約在8000萬至1億人之間，其中70%以上為中式撞球愛好者。就職業化和商業化程度而言，國內許多中式撞球賽事獎金達百萬元人民幣以上，堪比斯諾克。 然而，中式撞球在推廣過程中仍存在挑戰。法魯克指出，中國選手整體實力突出，如何縮小其他國家與中國的差距，是未來發展的關鍵。 喬冰介紹，為了適應不同文化和規則差異，中式撞球在海外推廣時多採用中性名稱「Heyball」。同時，中國撞球界正積極與海外合作，在不同地區舉辦巡迴賽和本土聯賽，培養當地選手，推動項目在全球均衡發展。(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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