從動起來到用起來 工業機器人提速上崗
2025-12-12 00:01 6,718次浏览一份豬腳飯 近日，一份神秘的豬腳飯外賣訂單引起了外賣員小王的注意，小王沒有絲毫猶豫，第一時間選擇了向國家安全機關報告可疑線索。到底是怎麼一回事？讓我們跟隨小王的外賣訂單一探究竟。 特殊訂單生疑慮 夏日午後，外賣員小王剛送完一單，正準備吃口飯稍作休息，手機提示又來了新訂單。顧客訂了一份豬腳飯，取餐位置距離送餐位置實際距離不到800米。正當其疑惑這位顧客的定位是否準確時，電話鈴聲響起。顧客急切地說道：「你到哪了，能否拍個照片給我看下？必須拍照才能確認送達......」一連串的催促，讓他下意識地又看了眼送餐地址，熟悉這一區域的他立馬提高了警惕，這是一家管理嚴格的涉密敏感單位。他隨即告知顧客涉密單位門前禁止拍照，這位顧客卻仍不依不饒，「外賣不要了，我再給你打點賞，你在附近幫我隨便拍幾張照片，發給我就好了。」顧客異常的要求引起了小王的懷疑，小王想起手機裡常看到的國家安全機關宣傳提示，覺得顧客的行為有竊密嫌疑，隨即撥打了12339國家安全機關舉報受理電話，向國家安全機關詳細說明了可疑情況。 特殊要求需警惕 經調查，這名顧客因與該涉密單位工作人員私人糾紛，且不知該單位相關保密要求才企圖利用外賣員小王拍照觀察。雖然排除了這位顧客與境外間諜情報機關勾連竊密的嫌疑，但外賣員小王維護國家安全的責任意識、防範意識仍然值得肯定。事實上，工作發現，境外間諜情報機關企圖利用外賣從業人員走街串巷、靈活機動、熟悉地形等優勢，對我開展觀搜竊密，確應加以重視。綜合分析案例手法，小安梳理出可能存在危害國家安全行為的注意事項，以便提高防範意識。 ——特殊拍照要求。要求拍攝特定建築，如黨政機關工作駐地、科研院所實驗場所、能源設施、交通樞紐等內部布局、安保措施甚至人員動態等。 ——捎帶不明物品。要求將非餐食的小型物品，如U盤、內存卡、文件袋、不明電子設備等夾帶在餐品中，轉交至指定地點或其他「顧客」。 ——異常搭訕閒聊。反覆詢問送餐區域內特定單位，尤其是涉密或敏感單位的人員作息、安保換班時間、內部管理情況，以「好奇」「做研究」「找朋友」等名義套取敏感區域信息。 ——高額打賞跑腿。訂單報酬異常豐厚，甚至專門打賞另付小費，但要求卻十分模糊，如「送到某地附近，有人接應」「放在指定隱蔽處即可」等。 國家安全機關提示 近年來，境外間諜情報機關在我境內活動往往披著看似普通甚至「友善」的外衣進行滲透，方式更加隱蔽，防範難度更加大。在看不見硝煙的戰場上，每位公民都是維護國家安全人民防線的衛士。廣大人民群眾如遇可疑情況可通過12339國家安全機關舉報受理電話、網絡舉報平臺(www.12339.gov.cn)、國家安全部微信公眾號舉報受理渠道或者直接向當地國家安全機關進行舉報。 （來源：國家安全部微信公眾號）
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。
西瓜直播
「活动」首次登录送新手大礼包
- 软件大小: 173.68MB
- 最后更新: 2025-12-12 00:01
- 最新版本: v11.19.3.6
- 文件格式: apk
- 应用分类:ios-Android 雪梨直播
- 使用语言: 中文
- : 需要联网
- 系统要求: 9.84以上
客服热线：134-7631-5731
直播全婐app免费类似软件
猜你喜欢
45182
28
2025-12-12 00:01
24389
27
2025-12-12 00:01
48359
68
2025-12-12 00:01
75196
16
2025-12-12 00:01
85143
95
2025-12-12 00:01
95243
92
2025-12-12 00:01
96438
91
2025-12-12 00:01
62948
87
2025-12-12 00:01
46328
64
2025-12-12 00:01
92384
82
2025-12-12 00:01
97364
42
2025-12-12 00:01
78
95
47893
48719
31
36128
58
43
34629
57184
68352
98
64382
67158