兩部門緊急預撥2.2億元重點支持7省份做好應急搶險救災工作
2026-02-24 08:43 2,916次浏览廣州8月7日電 (郭軍 張曉敏 範海青)據國鐵廣州局7日通報，截至8月7日，受暴雨影響的所有鐵路線路運輸秩序已全面恢復，全部列車均正常開行。 8月2日至6日，廣東省遭遇持續強降雨天氣，強降雨對鐵路運輸秩序造成嚴重影響。面對極端天氣考驗，國鐵廣州局迅速響應，第一時間啟動應急預案，通過精準研判雨勢、科學預測線路風險，及時採取列車停運、限速運行等措施，主動規避安全風險，全力保障鐵路運輸安全。 為最大限度降低暴雨對旅客出行的影響，國鐵廣州局動態優化運輸組織方案，針對受降雨影響的京廣鐵路、京九鐵路等普速線路，以及杭深高鐵、廣深城際等線路，實時調整列車開行計劃。鐵路工務、電務等相關部門加強線路巡查頻次，對重點橋隧、路基區段進行24小時監控，在全面確認線路設備安全穩定後，以最快速度推進運輸秩序恢復工作。 受降雨影響的火車站持續加強旅客服務保障，一方面聯合地方政府開展滯留旅客轉運工作，通過增開高鐵專列、增加沿途車站停靠點、利用圖定列車空閒座位等多種方式，將長沙、英德、韶關東、衡陽、郴州、耒陽等車站的滯留旅客安全有序送達目的地；另一方面優化退改籤服務流程，主動為旅客辦理免費退票，並通過車站廣播、電子顯示屏、簡訊推送等渠道及時發布列車動態信息，同時保障站內食品和飲用水充足供應，全力減少降雨天氣對旅客出行的影響。 據統計，此次應對強降雨過程中，國鐵廣州局累計增開高鐵專列20列，成功組織轉運滯留旅客32715人。(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。
直播软件下载
「活动」首次登录送新手大礼包
- 软件大小: 218.34MB
- 最后更新: 2026-02-24 08:43
- 最新版本: v8.4.8.12
- 文件格式: apk
- 应用分类:ios-Android 就要直播
- 使用语言: 中文
- : 需要联网
- 系统要求: 4.69以上
客服热线：133-6531-4127
金莲直播类似软件
猜你喜欢
18674
53
2026-02-24 08:43
37685
45
2026-02-24 08:43
41256
71
2026-02-24 08:43
93765
85
2026-02-24 08:43
95628
59
2026-02-24 08:43
36598
58
2026-02-24 08:43
75863
51
2026-02-24 08:43
68315
62
2026-02-24 08:43
14853
28
2026-02-24 08:43
42516
52
2026-02-24 08:43
61475
52
2026-02-24 08:43
67159
13
31467
93762
58679
73869
39
12
59
78563
39
91432
23
87591
43162
67841