破解火電廠供熱發電「兩難」 我國最大「火電熔鹽儲熱」項目投運
2026-01-27 15:33 1,875次浏览成都8月12日電 題：有朋自遠方來 成都世運會超越競技 記者 嶽依桐 賀劭清 正在舉行的成都世運會，東道主中國用熱情、貼心詮釋了「有朋自遠方來，不亦樂乎」。一個個超越競技的暖心瞬間，編織出運動背後人文交流的溫情脈脈。 8月11日，成都世運會獲獎運動員在頒獎儀式上拍照留念。 記者 安源 攝 「在中國長大一歲」 成都世運會開幕式當天，義大利安東尼亞諾小合唱團成員克洛伊迎來自己12歲的生日。這一天對她而言十分特別——與上百位小歌手在開幕式上唱響成都世運會主題曲《萬千》。演職人員們還在後臺為她唱生日歌，送上美好祝福。「很榮幸能參與成都世運會，我非常喜歡成都！」克洛伊說。 一場軟式曲棍球女子團體預賽比賽結束後，全場運動員和觀眾齊唱生日歌，為泰國隊18號隊員亞歷山德拉·卡爾邦送上20歲生日祝福。 8月9日，亞歷山德拉·卡爾邦在成都世運會賽場收到生日禮物。白桂祥 攝 「這是我第一次來中國，在這裡長大一歲是一次特別的經歷。」收到大熊貓玩偶生日禮物的亞歷山德拉·卡爾邦眼中含淚——「這一切都太美好了」。 荷蘭男子拔河運動員文森特·瓦赫曼斯也在中國度過48歲生日。比賽結束後，大屏幕上突然出現了「生日快樂」的祝福語，成都世運會吉祥物「蜀寶」「錦仔」被作為禮物送到他面前。他說，此次世運會之旅，讓他體驗到中國民眾的熱情好客，這將是自己最特別的生日。 「把中國記憶帶回家」 單排輪滑球比賽中，法國記者埃爾維奧·讓－瑪麗在工作間隙收到一份禮物——場館工作人員為他送上由艾葉、薄荷等中草藥製成的香囊。 「收到這樣一份守護健康的禮物，讓我對中國傳統文化、中醫藥有更多了解。」得知這個香囊有芳香通竅、避穢防感的作用後，埃爾維奧十分驚喜。從業35年、參加過上百次大型體育賽事報導的他說：「每次到中國，都能收穫充滿意義的禮物，中國人十分熱情好客，這讓我總是期待再來中國。」 匈牙利記者薩樂馬什·彼得家中還珍藏著吉祥物「福娃歡歡」、「同一個世界」帆布袋等2008年北京奧運會的紀念品。成都世運會結束後，他家中的「中國記憶」又將豐富。「我一直保存著每一次來中國報導比賽的紀念品，它們是我最好的回憶。」 奧地利運動員挑選一柄國畫大熊貓扇，請人題上漢字「康寧」，準備送給奶奶祈願平安；巴西運動員為養了15隻貓的媽媽選了一件精美的貓擺件……世運村外，匯聚了扎染、漆扇、大熊貓文創等特色攤位的好運市集人氣火爆，各個國家和地區的運動員及賽事工作人員前來挑選紀念品。選購交流間，跨越國界、年齡的友誼也不斷萌發。 「意見簿」變「留言本」 一場六人制棍網球比賽結束後，兩名愛爾蘭運動員因脫水身體不適。駐場醫生立即展開專業處置，並用溫暖話語緩解運動員的焦慮。運動員好轉後，愛爾蘭隊隊醫艾莉森在「意見簿」上鄭重寫下：「非常感謝你們為愛爾蘭代表團提供支持，感謝你們的親切關懷和樂於助人的精神。」 場館外的「意見簿」變成了連接友誼的載體。記者 嶽依桐 攝 「謝謝你，成都」「來中國是我最難忘的回憶」「你一定要試試火鍋」「這裡的人和大熊貓一樣友善」……世運會各個場館擺放著的「意見簿」被不少運動員當做了「留言本」，一頁頁紙箋見證了賽場內外超越競技的溫情。 不同語言的文字無聲地訴說，比獎牌更閃耀的，是人與人之間的善意與心貼心的溫暖。(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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