流浪貓變身思南IP！萌寵經濟連結藝術人文與街區
2026-02-17 21:05 5,958次浏览8月12日電 美國總統川普與俄羅斯總統普京將於8月15日在美國阿拉斯加州舉行會晤，這將是2021年6月以來俄美領導人首次面對面會晤。 會晤在即，許多重要信息已相繼釋出，阿拉斯加這一地點的選擇有何戰略考量？此次峰會可能對全球格局帶來怎樣的衝擊？俄美各自持何立場？歐盟與烏克蘭又如何看待這場會晤？多位專家在接受俄羅斯衛星通訊社採訪時，對這場重要峰會進行了深入解讀。 看點一：為何選在阿拉斯加會晤？ 義大利智庫「視野和全球趨勢」主任、政治學家蒂貝裡奧·格拉齊亞尼對俄羅斯衛星通訊社表示，川普選擇阿拉斯加作為與普京會晤的地點，背後有雙重考量。 一是宣示外交主導意圖。川普此舉旨在彰顯其政府「強化美國外交角色」的決心。 二是地緣歷史象徵。阿拉斯加與美俄兩國歷史淵源深厚，其地理位置既「凸顯了川普與普京的親近關係」，也暗示了「川普與歐盟的疏離」。 美國陸軍退役中校、資深國際顧問厄爾·拉斯穆森也向俄羅斯衛星通訊社表示，選擇阿拉斯加作為「特普會」地點具有特殊地緣意義——這裡堪稱美俄領土「最接近點」。更重要的是，北極作為關鍵開發區域，「既蘊含經濟機遇也涉及特定安全考量」。 古巴「勞爾·羅阿·加西亞」高等國際關係學院教授尤斯馬尼·費爾南德斯·帕切科在談到在阿拉斯加舉行會晤的重要性和象徵意義時表示，畢竟「在文化和宗教方面，那裡留下了許多俄羅斯存在的痕跡」。 拉斯穆森進一步表示，「綜合考量文化、經濟潛力，阿拉斯加實為適宜之選。」 資料圖：川普 看點二：「特普會」談判焦點何在？ 格拉齊亞尼表示，雙方談判焦點將不僅限於烏克蘭問題，更可能著眼於「構建新的安全架構」。 該架構旨在：一方面化解俄羅斯對歐盟及英國戰略意圖的核心關切；另一方面承認美國在歐洲大陸的利益。 格拉齊亞尼稱，「他們正致力於重構世界秩序。」 不過，他也強調，兩國總統目標各異，川普尋求在「新興的多極國際體系中維持其主導地位」。普京則力圖通過將「全球南方國家納入討論與決策進程」，來「定義新的全球秩序」。 看點三：談判前夕，俄美各有什麼目標？ 古巴專家帕切科表示：「俄羅斯在此次對話開始前立場堅定，並未屈服於要求結束衝突的美國的壓力。如果美國需要和平解決衝突，那麼就必須停止支持基輔政權。」 該專家表示，在即將舉行的俄美總統會晤中，有必要考慮到莫斯科的成功和實力，以尋求和平解決烏克蘭危機的方案。 資料圖：普京。 他強調，兩國都希望解決衝突，但基於不同的情況和目標。關於俄羅斯，帕切科指出，已反覆強調：任何和平協議「都將取決於特別軍事行動之初就設定的目標的明確實現」。 至於華盛頓方面，帕切科稱，他們追求的是經濟利益：「考慮到儘管受到制裁，俄羅斯經濟仍取得了顯著進展，一段時間以來，一些美國公司和其他地區的公司表現出了重返俄羅斯的意願，這在聖彼得堡國際經濟論壇等平臺得到了體現。」 看點四：歐盟和烏克蘭怎麼看？ 帕切科指出，此次俄美峰會引起了歐盟的擔憂。 他認為，歐盟最近與美國籤署了一份「完全不利」的協議，若華盛頓和莫斯科之間達成協議並解決烏克蘭危機，將使歐盟的處境更加艱難。 另一方面，他表示，基輔也感到擔憂。因為對基輔來說，雙邊協議將意味著烏克蘭的提議被忽視，甚至澤連斯基的未來也可能受到威脅。 資料圖：澤連斯基。 看點五：「特普會」有何戰略意義？ 阿拉伯國家聯盟前秘書長、埃及前外長阿姆魯·穆薩表示，即將舉行的俄美總統阿拉斯加會晤具有重要的戰略和象徵意義。 這位資深外交家表示，兩國領導人的會晤對討論國際議程關鍵議題至關重要，首要涉及烏克蘭局勢及尋求擺脫當前危機的方法。穆薩不排除談判議題可能包括中東問題調解。 資料圖：川普和普京會談。 穆薩強調，當今世界局勢和力量格局不僅取決於大國，更需要眾多參與者的廣泛互動。他指出：「存在包含南方、北方、東方和西方各方的大型聯合體。」 他認為，實現穩定需要漫長時間、多輪會談及大規模長期協議。 看點六：峰會前景是否樂觀？ 穆薩對峰會前景持現實態度，認為首次首腦會晤不可能解決所有問題，也無法詳盡處理每個議題，更不會促成立即行動。 但他視峰會召開為重要開端，穆薩稱：「這將開闢通往協議的道路，這些協議可能促進積極變化——無論是在經濟領域還是國際穩定問題上。」
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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