（活力中國調研行）科技賦能水上夜遊 湖北孝感重現東方經典愛情傳說
2026-02-16 14:39 6,137次浏览近期，美國加大對俄羅斯經濟施壓力度，並以降低關稅利誘或威脅制裁，向巴西、印度等國提出減少乃至停止從俄羅斯進口石油的要求，但均遭到堅決拒絕。 8月3日，美國總統助理、政策副幕僚長和國土安全顧問史蒂芬·米勒在接受美國媒體採訪時稱，印度購買俄羅斯石油，實際上是在俄烏衝突中資助俄羅斯，這一做法不可接受。 有分析稱，這是川普政府迄今為止對印度最強烈的公開批評之一。 此前一天，印度一名高級官員稱，印度政府「沒有向石油公司下達任何指示」要求他們減少從俄羅斯的進口。 巴西總統首席特別顧問塞爾索·阿莫林2日表示，巴西堅決反對因貿易夥伴與其他國家的貿易往來而對其實施單方面經濟制裁，國家之間的正常經貿往來不應受到政治幹預。 外交學院國際關係研究所教授李海東接受中央廣播電視總臺環球資訊廣播記者採訪時分析說，美國的要求不符合巴西和印度的利益，兩國不會就範。 美國提出的要求，反映了美國霸凌巴西和損害國際關係基本原則的一貫做派，是對巴西作為主權國家的地位和尊嚴的蔑視。 巴西對美國將經貿議題政治化錯誤行動不滿。巴西作為拉丁美洲國家，深受美國「門羅主義」傲慢政策之苦，對美國類似的舉動尤其反感。美國試圖脅迫巴西，巴西予以堅決反對，很正常也很合理。 從經濟角度，俄羅斯石油的價格與質量合乎印度自身的需求，沒有理由花高價格從美國或其他國家購買石油。 其次，印度對美國頤指氣使的言行難以接受，不願意在地緣政治議題上做美國的傀儡和棋子。 第三，美國脅迫他國滿足美國自身地緣政治需求的歷史記錄劣跡斑斑。不論是歐洲還是中東，甘做美國棋子的國家，結局通常是內部分裂和外部衝突。 第四，作為奉行不結盟政策和全球南方國家的一員，印度與美國在全球戰略層面的分歧非常深刻。在購買俄羅斯石油問題上，印度的表態展示了維護自身利益和大國地位的基本立場。 李海東認為，美國將經濟手段用於地緣政治目的，將對世界經濟及區域安全帶來災難性影響。 第一，美國的做法是典型的以犧牲他國利益和主權來滿足其一己之私的「你輸我贏」的美國做派，會破壞世界各國命運與共、相互發展的經濟和安全良性格局構建進程，導致經濟全球化進程嚴重撕裂，強化貿易保護主義和經濟民族主義等危險觀念傳播。 第二，美國的做法嚴重破壞大國關係穩定。美國一味地將經貿等所有議題都導向大國競爭加對抗的道路，會導致國際上所有重大議題的化解之道變得更為困難，反而增加衝突和動蕩。 美國的做法再次向世人表明，美國是當今世界經濟和國際安全混亂之源的客觀事實。 素材來源丨環球資訊廣播《直播世界》 記者丨董晶晶 張晗 編輯丨林維 籤審丨李鵬 康炘冬
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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