中國外交部：菲方在海上蓄意侵權挑釁是導致局勢緊張的根源
2025-11-11 00:21 3,539次浏览8月5日電 據「交通運輸部」微信公眾號消息，8月5日，交通運輸部維持防禦強降雨二級響應，全力防禦應對持續強降雨。 中央氣象臺8月5日繼續發布暴雨橙色預警。預計，遼東半島、河北南部、山東北部、河南北部、四川盆地中部、福建東南部、江西南部、湖南南部、廣西中東部、廣東、臺灣島等地部分地區有大到暴雨，其中，廣西東南部、廣東中部和東南部沿海、河北東部、山東北部等地部分地區有大暴雨，廣西東部、廣東中部和東南部沿海等地局地特大暴雨。 5日上午，交通運輸部主要領導到綜合調度指揮中心檢查指導重點地區防禦強降雨情況，要求堅持底線思維、極限思維，全面壓實政治責任，落實落細各項防禦應對措施，做到「寧可十防九空，不可失防萬一」。 交通運輸部維持防禦強降雨二級響應，有關負責同志調度河北、山東、廣東、廣西、四川、河南、遼寧、福建、江西、湖南省(區)交通運輸主管部門，要求落實部黨組工作安排，將各項防禦應對措施不折不扣、扎紮實實落實到位，並在落實過程中不斷完善，堅決打贏防禦強降雨阻擊戰。 公路領域要緊盯重點路段和重點時段，做到第一時間響應、第一時間巡查、第一時間管控，切實落實落細防範風險隱患的各項措施，全力確保公路網運行安全穩定。 水路領域要將預警「叫應」機制落實到航運企業、渡口船舶，嚴格按照禁限航規定要求做到應停盡停、應關盡關、應撤盡撤；加強與水利部門的協同聯動，及時掌握上遊洩洪情況，加強情況研判，統籌水陸做好應急力量預置。 河北 河北省交通運輸廳統籌抓好強降雨防範應對和災後恢復重建工作，對重點地區進行扁平化、點對點調度，嚴格日常巡查排查，必要時果斷採取關、停等管控措施，全力完成了全省1229處水毀斷交道路搶通工作。 山東 山東省交通運輸廳突出關口前移，點對點調度京杭運河沿線4市、臨沂和淄博等5市防範應對強降雨情況，確保預警信息100%直達一線並落實響應措施。強化主動管控，對G22青蘭高速淄博段雙向主線臨時採取限速80公裡/小時措施。 廣西 廣西壯族自治區交通運輸廳啟動公路二級預警防禦響應，嚴格落實災害天氣分類分級預警「叫應」措施，及時配備應急力量，加強巡查排查，88個受紅、橙色氣象預警影響路段全部落實響應措施。 廣東 廣東省交通運輸廳堅持預防為主，調度並「叫應」受紅、橙色氣象預警影響的209個路段，主動管制2處普通國省道。強化動態管控，6條水路客運航線停航，6個地市175條公路客運班線停運，295個公路水運工程項目停工，轉移撤離736人。
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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