颱風「楊柳」靠近 對廣東將有明顯風雨影響
2026-03-13 17:50 2,983次浏览慕尼黑8月4日電 (記者 馬秀秀)「如今，中國是巴伐利亞最重要的貿易夥伴之一。」德國巴伐利亞州副州長兼州經濟、發展和能源部長胡貝特·艾旺格4日在接受媒體採訪時表示，自1975年巴伐利亞州時任州長弗朗茨·約瑟夫·施特勞斯訪問中國以來，巴伐利亞與中國的經貿關係取得了非常積極的發展，希望未來與中國繼續保持良好合作。 當天，艾旺格出席了中國汽車品牌蔚來在德國慕尼黑舉辦的在歐洲運營十周年慶典，並接受媒體採訪。 他表示，自己去年訪華，親眼見證了中國汽車工業的發展。「可以說，中國現已躋身全球汽車產業第一陣營，這不僅體現在動力系統，還包括自動駕駛、駕駛輔助系統、先進電池技術以及眾多創新成果。」 他指出，中德消費者對汽車的需求各有不同，因此中國車企在巴伐利亞設立全球設計中心是明智之舉。通過中德設計團隊對市場偏好的深入理解，可共同打造更貼合用戶需求的定製化產品。 他表示，在當前全球經濟不穩定背景下，德國更需要堅持開放合作，與包括中國在內的重要夥伴維持穩定關係。中國在原材料、零部件、能源價格和生產效率等方面具備優勢；同時，中國的數位化和創新能力與德國的工業技術形成良好互補，雙方可通過融合共同開發更具全球競爭力的產品。 慕尼黑市經濟發展部門負責人庫爾特·卡普也表示，中國企業與德國、尤其是巴伐利亞的企業在人工智慧與自動駕駛等領域有著廣闊合作空間。 「企業合作一直是中德經貿關係的基石。」中國駐慕尼黑總領事邱學軍介紹說，目前，德資企業在華設立企業已超過1.2萬家，同時，德國也正成為中國企業投資歐洲的熱門地區，目前已有2000多家中資企業在德投資，其中約500家落戶巴伐利亞州。 他表示，越來越多像蔚來這樣的中國高科技企業，將巴伐利亞州視為創新發展的重要橋頭堡，與當地工商界在科技、研發和創新等領域的合作日益緊密，形成了「你中有我、我中有你」的良好局面。中巴州經貿合作的豐碩成果充分表明，只有堅持開放合作，才能實現互利共贏。(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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