英軍F-35戰機因故障在日本緊急著陸
2025-11-24 04:09 4,482次浏览杭州8月9日電(曹丹 徐盛丹)近日，參加「浙江大學國際聯合商學院(ZIBS)世界與未來青少年暑期學校——2025年歐洲時報文化中心歐洲華裔青少年浙江行」的30名法國、德國華裔青少年走進浙江大學石虎山機器人創新基地和浙江海寧中國家紡城，開啟一場科技與文化交融的探索之旅。 8日，在浙江大學石虎山機器人創新基地，華裔青少年們近距離感受智慧機器人的最新成果。 8月8日，華裔青少年們圍著基地內機器狗拍照。王剛 攝 據介紹，該基地由浙江大學控制科學與工程學院與杭州市西湖區靈隱街道聯合打造，以「智慧機器人與未來科技」為主題，集技術轉化、創業孵化與人才培養於一體，形成以「產學研創一體化」為特色的新型創新創業綜合體。 「基地目前設有12個創新工坊，覆蓋行業應用、前沿探索、技術領域三大方向。」該基地科普志願者介紹。 參觀過程中，球形巡檢機器人、仿生腿足機器人、醫療機器人等創新成果引起了華裔青少年們的興趣。 8月8日，基地內球形機器人引人駐足了解。王剛 攝 在巡檢機器人創新工坊內，一臺高約80釐米的水陸兩棲球形機器人成為焦點。據了解，這款機器人可適應水泥地、草地、沙礫地和雪地等多種複雜地形，具備防塵、防爆、抗衝擊等特性，目前已應用於杭州、溫州等地的安防巡檢領域。 「之前只在視頻中見過類似產品，今天能親眼見到並了解技術細節，實在太震撼了。」來自德國的華裔青少年黃珅傑表示。而在仿生腿足機器人展示區，來自德國的華裔青少年吳米琳在操作一隻機器狗後感嘆道，「它的動作如此自然流暢，讓人忍不住想和它互動。」 7日，在浙江嘉興海寧的中國家紡城紡織非遺創意館內，展廳負責人賀榮向青少年們展示了宋錦、蜀錦、雲錦等10餘種傳統織錦技藝，以及《千裡江山圖》《西湖十景圖》等經典織錦作品。 「我們企業原本以布料貿易為主，近年來，我們嘗試將國風元素融入現代服飾，馬面裙就是成功案例之一。」據賀榮介紹，這款兼具古典韻味與現代審美的服飾近年來在海外掀起熱潮，訂單源源不斷。 來自法國的華裔學生許藝馨分享了自己的經歷：「之前參加學校的朗誦比賽時，我特意穿了馬面裙，很多同學都問我在哪裡能買到。」 8月8日，德國華裔青少年田卓爾在試穿馬面裙。王剛 攝 德國華裔青少年田卓爾在試穿馬面裙與傳統紋樣的背心後表示：「我對中式服裝特別感興趣，穿上它們讓我有回家的感覺。」 據悉，在接下來的行程中，華裔青少年們還將走訪阿里巴巴、宇樹科技、零跑汽車等浙江創新企業，以及朱炳仁銅雕藝術博物館等文化場所，全方位感受浙江的創新活力與文化底蘊。 本次項目由浙江大學國際聯合商學院、歐洲時報文化傳媒集團等主辦，海寧市僑聯等協辦。(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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