法國李斯特菌疫情蔓延 比利時報告首例相關感染病例
2025-10-24 12:55 7,947次浏览上海8月8日電 (記者 姜煜)第八屆進博會技術裝備、汽車及智慧出行展區展前供需對接會8日在國家會展中心(上海)舉辦，多家展商在對接會上「劇透」了首發「靚品」。 8月8日，第八屆進博會技術裝備、汽車及智慧出行展區展前供需對接會在國家會展中心(上海)舉辦。圖為展客商在對接會現場交流。 記者 姜煜 攝 「我們與合作夥伴共同研發製造的新一代低空無人運輸機實機將在第八屆進博會上全球首發。」HRC集團市場總監陳文瑾介紹說。作為複合材料綜合解決方案提供商，HRC將在第八屆進博會上圍繞「高空-地面-低空」的立體出行應用場景，呈現具有代表性的複合材料創新成果，分享對於未來智慧出行的前沿構想與創新實踐。 陳文瑾表示：「通過參加進博會，我們深刻感受到中國市場的澎湃活力以及開放包容的營商環境，讓我們對未來發展更具信心。通過這一充滿機遇的國際化平臺，我們收穫了連結全球的商業機遇和巨大的品牌關注度。」 旭化成株式會社此次是連續第4年參加進博會。旭化成市場開發部部長鳥羽俊宏稱，通過進博會，旭化成感受到了中國發展之快，也深刻理解旭化成要在中國進一步發展，必須跟上中國的發展速度。他說：「今年進博會，旭化成將展示『可降解的服裝材料銅氨連續長纖維無紡布原絲』等創新產品。」 德國卡赫將攜商用人工智慧清潔機器人、多功能市政環衛車等6大全球首發首秀新品亮相第八屆進博會。卡赫大中華區公共事業部總經理張義軒說：「我們是進博會『全勤生』，參加進博會推動了卡赫在中國市場的飛速成長。自參加首屆進博會以來，卡赫累計在中國投資超30億元人民幣，實現從參展商到投資商的身份轉換。」 中國國際進口博覽局副局長戈宏在對接會上表示，第八屆進博會將於今年11月5日至10日在上海舉辦。展覽展示方面，將聚焦國家重點產業規劃，進一步優化展區和專區設置，升級人工智慧體驗區，打造未來出行專區，展示低空經濟等新題材；供需對接方面，將在展期舉辦貿易投資對接會、重要採購商選品會等活動，多場景促展客商精準對接，多措並舉促成交。(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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