南航C919入列一周年 旅客運輸量超46萬人次
2025-11-21 20:05 2,423次浏览成都8月8日電 題：中國香港運動員劉慕裳：在成都登上「世界之巔」 作者 單鵬 「我的金牌上終於有了『世界』二字了。」8日晚，在成都世運會空手道女子型決賽上擊敗日本選手尾野真步奪得金牌後，中國香港運動員劉慕裳熱淚盈眶，與相伴5年的教練緊緊相擁。 出生於1991年的劉慕裳是一位經驗豐富的空手道老將，她16歲起為中國香港出戰國際比賽，2015年成為全職運動員。2021年8月，她獲得東京奧運會空手道女子個人型銅牌；2023年7月，她在第19屆亞洲空手道錦標賽上擊敗日本勁敵，成為香港首位空手道亞洲冠軍；同年10月，她在杭州亞運會再獲銅牌；2024年1月，她升至空手道女子個人型世界第一，為香港首位「世一」空手道選手。 成都世運會賽前，劉慕裳憋著一股勁，誓要拿到這枚金牌。上屆世運會，劉慕裳獲得了空手道女子型比賽的季軍，「參加成都世運會感覺很不一樣，上一次(世運會)我覺得拿到獎牌就很不容易。這次我把目標放高一點，志在奪金。」 8月8日，第12屆世界運動會空手道女子型決賽在成都舉行，中國香港運動員劉慕裳奪得金牌。圖為劉慕裳展示金牌。 記者 安源 攝 在8日的預賽和半決賽中，這位空手道老將顯示出實力與經驗，劉慕裳的發揮幾乎完美，贏得沒有懸念。她對自己的表現滿意之餘，也稱讚了成都世運會的辦賽條件：「我和不少其他隊伍的選手都覺得，無論是場地標準還是工作人員的專業與熱情，這裡都達到了奧運會水準。」 決賽中，劉慕裳再次面對老對手、上屆世運會該項目亞軍得主尾野真步。從今年1月至本次決賽前，兩人共交手5次，劉慕裳4勝1負保持優勢。但劉慕裳仍不敢懈怠：「對於運動員來說，決賽不是『不奪金就奪銀』的問題，而是『能不能贏』的競爭。」 決賽開始，劉慕裳站在場地中央，表情堅毅，一聲怒吼劃破場館的寂靜。她踏出右腳，重重砸向地面；手刀破空，仿佛斬斷風聲。她將身體擰成拉滿的弓，隨即如離弦之箭般爆發。每次發力，似要將空氣擊穿。 現場數千名觀眾對劉慕裳的表現報以熱烈掌聲與歡呼。「這次『回家』比賽，支持我的人特別多，不像在國外比賽時那樣冷清，甚至我的一些朋友和學生專程來成都看我比賽。」說到這裡，劉慕裳十分感動。登上領獎臺、國歌奏響之時，劉慕裳的眼淚奪眶而出：「只有大型比賽奪得金牌時才能聽到國歌奏響。每一次國歌響起，那份自豪與感動總會讓我熱淚盈眶。」 雖來不及「拜會」大熊貓、品嘗麻辣火鍋，劉慕裳與教練9日下午就要結束成都之行，返回香港。劉慕裳計劃向家人分享賽場上的瞬間，儘快投入新一輪訓練，備戰未來的比賽，「這次比賽也讓我發現了細節上的一些不足，我會針對性彌補這些短板」。(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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