審計曝光！部分地區違規向死亡人員發養老保險待遇
2026-03-10 14:36 2,937次浏览佳木斯8月11日電(繆海月 王瑋琦 記者姜輝)日前，「跨越國界的鮮香」2025首屆中俄烤魚邀請賽在同江火熱開賽。來自中俄兩國的13組參賽隊伍同臺競技，以烤魚為媒，展現兩國獨特的飲食文化與烹飪技藝。 2025首屆中俄烤魚邀請賽在同江火熱開賽。圖為俄羅斯大廚在烹製烤魚美食。 王瑋琦 攝 作為黑龍江省重要港口，同江與俄羅斯猶太自治州隔江相望，是中俄水上貿易的中型港口和江海聯運進出口貨物的換裝港。同江市是中國人口較少民族之一赫哲族主要聚居地，素有「赫哲故裡」「生態天堂」的美譽。 2025首屆中俄烤魚邀請賽在同江火熱開賽。 王瑋琦 攝 走進比賽現場，炭火繚繞，烤魚的鮮香在空氣中瀰漫。來自俄羅斯的選手們嫻熟地運用傳統煙燻技法，將秘制香料融入魚肉；中國廚師們則巧妙結合東北傳統烹飪與現代創新技藝，將鰉魚等魚類烤製得金黃酥脆、肉質鮮嫩。評委們仔細品評每一道作品，從火候把控到風味層次，從創意呈現到文化融合，進行全方位考量，最終評出優秀獎4名、銅鰭破冰獎4名、銀波逐浪獎3名、金鱗騰躍獎3名。 中國大廚在烹製金黃酥脆、肉質鮮嫩的烤魚。 王瑋琦 攝 活動現場還設置了豐富多彩的互動環節。中俄藝人輪番登臺，獻上極具民族特色的歌舞表演；幸運抽獎活動更是將現場氣氛推向高潮，讓觀眾在品嘗美食之餘，享受到中獎的樂趣。 本次賽事不僅是一場味覺盛宴，更是一次文化交融的生動實踐。通過美食這一無國界的語言，讓中俄兩國民眾在品味佳餚的過程中增進了解、深化友誼。同江市將以此次賽事為契機，持續推動中俄美食文化交流常態化、多元化發展，讓這道「跨越國界的鮮香」成為中俄友好往來的亮麗風景線。(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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