別讓「戲水」變「溺水」！如果不慎落水，有哪些辦法提高生存機率？
2025-11-10 06:29 8,347次浏览林芝8月11日電(白瑪玉珍)為慶祝西藏自治區成立60周年，「跨越山海 以球會友」2025年藏港青少年足球友誼賽10日在西藏林芝市舉行。香港東方體育會U16梯隊與拉薩青少年校園足球「滿天星」隊以球會友，在雪域高原上演了一場充滿青春活力的比賽，為西藏自治區成立60周年獻上誠摯祝福。 圖為「跨越山海 以球會友」2025年藏港青少年足球友誼賽的活動現場。邊巴頓珠 攝 據了解，此次「跨越山海 以球會友」藏港青少年足球友誼賽是兩地青少年足球交流的延續。今年2月，西藏「雪域雛鷹隊」曾赴香港進行友誼賽，雙方在綠茵場上結下深厚友誼。香港東方體育會U16梯隊教練梁振邦當時表示期待赴藏回訪，如今這一願望得以實現。此次西藏再聚首，不僅是一場體育競技，更是兩地文化交流的深化。 比賽現場，兩地青少年精神飽滿，在平均海拔3100米的高原上奮力拼搏。比賽現場，香港球員克服高原反應，展現出頑強拼搏精神。香港隊員文日表示：「雖然呼吸比平時困難，但能和西藏的夥伴們同場競技，也是一個難得的機會。」西藏隊員則發揮主場優勢，西藏隊的球員土登扎西表示：「香港隊員的技術很細膩，我們贏在更適應高原環境。」 據悉，本次活動由薩馬蘭奇體育發展基金會、中國香港體育聯盟聯合主辦，西藏自治區體育局、紫荊雜誌社、西藏5100教育發展專項基金、香港賽馬會支持。賽事為兩地青少年搭建了展示才華、增進友誼的平臺，進一步推動了香港與西藏的文化體育交流。(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)
免责声明：本文内容与数据仅供参考，不构成投资建议，使用前请核实。据此操作，风险自担。
魅影直播间
「活动」首次登录送新手大礼包
- 软件大小: 845.17MB
- 最后更新: 2025-11-10 06:29
- 最新版本: v17.18.1.11
- 文件格式: apk
- 应用分类:ios-Android 蜘蛛直播
- 使用语言: 中文
- : 需要联网
- 系统要求: 9.36以上
客服热线：133-1653-1789
94
15
13964
78
2025-11-10 06:29
96321
15
2025-11-10 06:29
74982
79
2025-11-10 06:29
41935
37
2025-11-10 06:29
87459
28
2025-11-10 06:29
98215
47
2025-11-10 06:29
52648
79
2025-11-10 06:29
17694
31
2025-11-10 06:29
25871
28
2025-11-10 06:29
81274
75
27648
16
95
51874
76319
38425
65
73928
65
36281
13
86792