內地與港澳15家高校和科研機構發起成立生命科學開放聯盟
2025-10-30 00:28 3,714次浏览成都8月5日電 (堯欣雨 何浠)2025年第12屆世界運動會(以下簡稱「成都世運會」)開幕在即，針對這場國際賽事，氣象部門正深化氣象觀測質量管理體系建設，構建世運氣象精密監測體系，助力成都世運會「風雲可測」。 據了解，本次成都世運會共有34個大項，其中18個大項在戶外舉行；涉及27個競賽場館，其中15個場館和輪滑公路賽為戶外。戶外賽事非常關注溫度、溼度、風、降水等信息，這些氣象要素對賽事有著密切影響。 成都世運會執委會保障部黨組成員李林林此前曾參與過成都大運會的保障工作，在他看來，大運會與世運會項目的不同對工作影響很大，如世運會室外水上類運動項目(皮划艇、摩託艇和滑水)對風和降水強度極為敏感。「大運會的室內項目比較多，而世運會則是室外項目比較多。場館及項目的室外屬性就需要氣象部門提供更多、更準確的氣象服務，以保障比賽順利進行。」 針對成都世運會34個大項的不同需求，從賽前的氣象監測，到賽時的分鐘級更新預報，再到突發天氣時的短臨預警，成都氣象部門構建了一套完整的氣象服務體系，打造「一賽一策一單」服務模式，形成10類19種產品的服務清單，幫助賽事舉辦方及時調整賽程，確保運動員安全和比賽順利進行。 4日下午，在成都世運會開幕式現場，工作人員正有條不紊地為成都世運會開幕式做著最後的衝刺，其中便有氣象保障人員的身影。來自四川省氣象局應急減災處的成都世運會開閉幕式運行中心防汛與氣象保障組氣象專員章爾震介紹，成都世運會除了微信點對點的發布之外，圍繞開幕式相關場景，還通過靶向簡訊、閃信、視頻彩鈴等多種方式精準發布氣象信息，實現氣象信息的高效傳播，為開幕式相關人員及公眾提供及時、可靠的天氣參考，基本實現信息全覆蓋。 成都世運會開幕式S1850天府新區正興西博氣象觀測站。韓進滿 攝 據介紹，成都局部性的氣候特徵十分明顯。因世運會場館分布在城市各處，所以不能通過統一的氣象預報完成工作。為解決這個問題，成都世運會執委會在成都大運會已有氣象監測站利舊的基礎上，針對此次成都世運會場館新增23套氣象監測站，進一步織密成都市氣象觀測網。 實木、仿塑、鐵藝、大理石、不鏽鋼、鋁合金座椅，以及沙地、草地、瀝青、水泥、大理石下墊面……當日下午，走進位於成都世運會開幕式場館的全要素地面監測站現場，很難想像這竟是氣象監測服務的其中一環。 據成都世運會氣象臺地面氣象觀測業務崗工作人員、成都氣象探測與信息中心工程師查驊介紹，這是「下墊面椅面溫度+數據上雲+平臺推送+場內響應」聯動機制，包括氣象常規六要素、黑球溫度、五種下墊面溫度以及六種座椅溫度。通過該機制，成都已初步構建起「觀測—研判—發布—響應」的完整服務閉環。該模式不僅服務賽事，也具備向城市綜合應急、文旅熱環境保障等領域推廣複製的可行性。 成都世運會氣象應急指揮車。記者張浪 攝 與此同時，氣象部門還為此次成都世運會特別添置了氣象應急指揮車。據悉，氣象應急指揮車主要用於應對重大活動保障及突發的極端情況。現下，氣象應急指揮車正停放在成都世運會開幕式場館附近，為開幕式氣象安全「保駕護航」。 「這是目前觀測到的最新氣象數據，它包括所有氣象要素，如風向、風速、雨量等。」當日下午，在成都世運會氣象應急指揮車內，成都世運會氣象臺地面氣象觀測業務崗工作人員、成都氣象探測與信息中心工程師牛天榮正將該車觀測到的氣象數據通過大屏幕進行講解。他介紹，氣象應急指揮車的觀測設備現下都在常規運轉，「在最極端的情況下，車上搭載的全套衛星通信系統、5G移動通信、視頻終端、無人機等設備，都可以用於上下級的緊急聯動。」 牛天榮在成都世運會氣象應急指揮車內通過大屏幕展示氣象觀測數據。記者張浪 攝 「氣象工作是比賽的基礎，雖然大家很難看見，卻非常重要。」李林林表示，「運動無限，氣象萬千」，氣象不應成為阻礙比賽的因素，「本次成都世運會，我們將與氣象部門一道，護航世運，為保障賽事安全運行貢獻力量。」(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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