黑龍江省雙鴨山市人大常委會原副主任王志山接受監察調查
2026-02-16 23:21 8,431次浏览杭州8月14日電(曹丹 孫琳茹)疏摘、清洗、裝袋……清晨4時採摘的杭州西湖荷葉與蓮蓬，僅用4個多小時便送達市民手中。 8月14日，工作人員在西湖北山街荷區採摘蓮蓬。王剛 攝 杭州西湖荷花久負盛名。接天蓮葉無窮碧，映日荷花別樣紅，南宋楊萬裡的詠荷詩傳誦至今。14日，一年一度的西湖荷葉蓮蓬愛心義賣活動在杭州西湖柳浪聞鶯舉行。今年的活動不僅延續了公益傳統，更首次融入健康養生內容，吸引眾多市民遊客熱情參與。 本次義賣推出的西湖「愛心蓮蓮套餐」包含3個蓮蓬和5張荷葉，每份售價10元。活動採取「先領號、後購買」的方式，每日7時發放當日限量號，8時30分憑票購買，售完即止。 西湖景區水域管理處黨政辦副主任沙姝慧介紹，西湖荷葉、荷花以觀賞為主，為確保下層荷花充分採光，採荷人每日4時便開始疏摘荷葉和蓮蓬，「今天發放了70個號，半小時內就被領完了。此次活動將持續至八月下旬，市民可以錯峰參與」。 8月14日，市民購買西湖荷葉、蓮蓬。王剛 攝 「我每年都會在活動第一天來購買。蓮子用來泡水喝，荷葉給孫子做荷葉雞，味道特別清香。」杭州老市民周昉說。 據介紹，今年的活動新增了中醫問診、八段錦教學和免費養生茶飲等項目。 桐君堂主任中醫師陳清江表示，夏季天氣炎熱，人們容易出現心火旺盛、食欲不振等症狀。「適量食用帶芯蓮子可清熱降火，改善睡眠。作為藥食同源的食材，蓮子可以煲湯、煮粥，既消暑又養生。」陳清江說。 8月14日，小朋友用買來的荷葉遮陽。王剛 攝 義賣現場，市民遊客有序排隊購買，拿到荷葉和蓮蓬後，便迫不及待地開始品嘗。現場還推出了「中醫冰粉」「荷葉烏梅茶」，進行限量義賣。 據悉，本次活動所得的全部善款將捐贈給慈善機構，讓每一份「荷」禮都化作雙份愛心，傳遞夏日溫情。(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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