貴陽銀行：營收淨利潤同比均下滑
2025-12-03 14:41 1,631次浏览北京8月13日電 (周昕)為期兩天的「花樣滑冰米蘭冬奧會資格賽和花樣滑冰大獎賽中國站暨中國杯運動員選拔」13日在北京首都體育館落幕。18歲的中國小將張瑞陽以203.79分獲得女子單人滑第一名。 目前，中國選手已獲得米蘭冬奧會和中國杯參賽資格。本次選拔的名額分別是奧運資格賽女子單人滑、雙人滑和冰上舞蹈各1個/對名額，中國杯男子單人滑1個、女子單人滑2個、雙人滑2對和冰上舞蹈1對名額。 女子單人滑項目共6名運動員參賽，包括參加過哈爾濱亞冬會的運動員朱易、安香怡。前一日比賽結束後，朱易暫列女單短節目第一。13日，來自北京市冬季運動管理中心的小將張瑞陽，在女單自由滑項目中表現不俗，總成績反超朱易，以203.79分斬獲頭名。 「今天比賽中還是緊張了一些，動作上有點瑕疵，但整體還算滿意。」張瑞陽說，「如果能參加9月的奧運資格賽，短時間內在動作難度上提升的可能性不大，還是希望自己保持現有狀態。」 在男子單人滑項目上，總成績排名第一位到第四位的運動員分別為彭智銘、陳昱東、梅格睿祺和韓文寶。 冰上舞蹈共有王詩玥/柳鑫宇、林宇飛/高子健、肖紫兮/何凌昊和任俊霏/邢珈寧4對組合參賽。其中，肖紫兮/何凌昊、任俊霏/邢珈寧僅參加米蘭冬奧會資格賽選拔，後者曾在哈爾濱亞冬會上獲得冰舞項目銀牌。當日，中國名將王詩玥/柳鑫宇以191.10分斬獲第一名。 8月13日，花樣滑冰米蘭冬奧會資格賽和花樣滑冰大獎賽中國站暨中國杯運動員選拔在北京進行。圖為王詩玥/柳鑫宇(左)在冰上舞蹈自由舞比賽中。 記者 趙文宇 攝 參加雙人滑項目的兩對組合中，王瑀晨/朱磊棄權，張嘉軒/黃一航的總成績為214.21分。 根據國際滑聯競賽規則，本次比賽選派國家級及以上裁判員及技術專家現場打分，並綜合選拔成績、過往國際滑聯A級賽事表現等因素，確定參賽運動員名單。入選運動員將參加9月在北京舉辦的2025年國際滑聯花樣滑冰奧運資格賽。如在資格賽中勝出，其獲得的資格為國家配額。 據悉，本次比賽同時選拔國際滑聯花樣滑冰大獎賽(成年組)中國站暨中國杯的參賽運動員，他們將於10月24日至26日赴重慶參賽。(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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