神舟二十號航天員乘組將於近日擇機實施第三次出艙活動
2025-11-18 18:51 4,867次浏览青島8月15日電(張孝鵬)中國海油旗下海洋石油工程股份有限公司(簡稱「海油工程」)承建的惠州25-8項目DPPB平臺上部組塊14日在山東省青島西海岸新區離港。惠州25-8項目DPPB平臺建成後將成為南海東部油田最大規模注水開發平臺，其上部組塊的起運，標誌著惠州25-8油田綜合調整項目(惠州25-8項目)組塊陸地建造完工。 8月14日，惠州25-8項目DPPB平臺上部組塊離港起運。(無人機照片)陳少斐 攝 導管架平臺是目前全球應用最為廣泛的海洋油氣生產設施。惠州25-8項目DPPB平臺依託區域整體規劃，可實現鑽修井、智能採油、油氣水綜合處理以及伴生氣回收利用等多項功能。該平臺由導管架和上部組塊組成，其中上部組塊總重約14370噸，長81米、寬44.5米、高81.2米，投影面積達3600平方米。 惠州25-8項目DPPB平臺上部組塊加快綠色低碳先進技術示範應用和推廣，搭載生產水餘熱發電裝置，通過火炬氣利用、溴化鋰空調等新技術，可實現廢氣、廢熱的高效回收利用，年均可減少二氧化碳排放約11800噸。在推動材料升級方面，該組塊大規模應用TMCP(熱機械控制工藝)高強度鋼，實現冶金流程減排10%，加工流程減排約5%。 惠州25-8項目DPPB平臺上部組塊的建造過程中，海油工程項目團隊進行甲板片分片，將整個組塊分成9個大片進行組裝，將結構專業高空總裝工作量降低了三分之一，歷時78天完成9個甲板片的總裝工作。其中，噸位最大的甲板片實際吊裝重量達810噸，創造該公司青島場地甲板片吊裝單次最重紀錄。 此外，海油工程項目團隊優化施工步驟及建造方案，通過採用雙層片預製總裝工藝等舉措有效提高甲板片預製和總裝效率，80天內實現惠州25-8項目DPPB平臺上部組塊主結構封頂，9.5個月完成6000餘根管線的安裝、28萬米電纜鋪設及52個子系統的調試任務。 惠州25-8項目DPPB平臺上部組塊將於今年8月底運輸至珠江口盆地海域實施浮託安裝。惠州25-8項目DPPB平臺投產後，將進一步提高惠州25-8油田的採收率，延長油田壽命，構建形成惠西油田群區域物流及電網傳輸中心，串聯周邊已開發油田形成產業集群，推動海上能源產業鏈協同發展。(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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