濟南8月7日電(劉馳原 孫婷婷)從菏澤綠茵場上的足球小將,到臨沂社區裡的健身達人;從泰安校園內的傳統遊戲新玩法,到聊城軍營式的體能訓練營……第17個「全民健身日」來臨之際,一場場別開生面的健身活動正在齊魯大地上演。山東各地正以豐富多彩的形式,讓全民健身從「政府倡導」變為「民眾主動」,繪就一幅全民參與、活力四射的生動畫卷。 8月7日5時30分,山東省聊城市茌平區首屆「大手拉小手,奔跑伴成長」親子跑活動啟動。(無人機照片)馬紅坤 攝 7日5時30分,在聊城市茌平區金牛湖風景區的外圍跑道上,「大手拉小手,奔跑伴成長」親子跑活動啟動,200多個家庭迎著朝陽,踏上3公裡環湖旅程。區別於追求速度和名次的常規賽事,此次親子跑設置3公裡歡樂跑道,全程不設競技計時器,讓家長與孩子在輕鬆愜意的奔跑中感受運動樂趣。 茌平馬拉松運動協會會長高華軍表示,組織親子跑活動,就是想打破「健身=枯燥訓練」固化印象。「對孩子來說,運動是天性,家長的陪伴能讓他們從小愛上運動。」高華軍稱,此類倡導慢節奏、重體驗、強互動的親子健身活動將在茌平區形成常態,計劃每月舉辦,旨在讓「愛的同行」升級為「健康的同行」,希望讓此類活動成為更多家庭幸福生活的密碼。 8月7日5時30分,山東省聊城市茌平區首屆「大手拉小手,奔跑伴成長」親子跑活動啟動。(無人機照片)馬紅坤 攝 記者了解到,今年暑期以來,茌平區組織「紅星逐夢勵志少年團」公益活動,百餘名中小學生在退役軍人的帶領下,以晨跑和軍歌開啟每日訓練。經過一個月的夏令營訓練,許多孩子突破了體能極限,還掌握了科學的呼吸方法和自我激勵技巧。此外,當地各社區也積極推出形式多樣的公益健身項目,通過親子互動、紀律養成和社區挑戰「三位一體」的模式,將健身理念轉化為可實踐的生活方式,推動運動融入民眾日常生活。 今年夏天,在泰安市寧陽縣,由企事業單位職員與鄉鎮職工組成隊伍,以足球、籃球為主要項目的「工超」聯賽,在民眾家門口掀起熱潮。在寧陽縣體育公園,足球「工超」聯賽決賽近日激情開賽。與此同時,職工籃球賽決賽也在進行。 據悉,從4月份開賽至今,該聯賽已經吸引了來自全縣各企業和鄉鎮的37支隊伍、500餘名運動員報名參加。 寧陽縣總工會工作人員介紹說,該縣近年來精準聚焦職工需求,積極拓寬文體陣地,豐富創新活動形式,舉辦了一系列高質量的職工文體活動和比賽,激發職工參與熱情,凝聚職工奮進動能,強化職工思想政治引領,全年累計舉辦各類體育比賽、文體公益培訓230餘場次,參與職工3.1萬餘人次。 近日,臨沂市第十五屆全民健身運動會蘭山區分站賽舉行。比賽設置投籃、曲線託球跑等多項民眾喜聞樂見的項目。比賽現場,運動員和裁判員們熱情高漲、配合默契。活動現場還設置了免費國民體質監測服務。工作人員在現場為民眾進行體質監測,並依據檢測數據出具個性化的「運動處方」,科學指導居民後續健身方向。 記者採訪獲悉,蘭山區積極落實全民健身國家戰略,今年以來,該區以創建山東省促進體育消費和賽事經濟試點區為引領,先後舉辦「錦繡蘭山」端午節龍舟邀請賽、百村千人健身秧歌鎮街分站賽等各類健身活動170餘項次,全區健身氛圍日益濃厚,民眾健身意識不斷增強。 首屆「奧騰杯」青少年五人制足球賽將於8月8日在菏澤魯西新區嶽程街道全民健身中心舉辦。屆時,從幼兒園到小學六年級的小球員們將在綠茵場上一展風採。「我們希望通過比賽激發青少年對足球運動的熱情,讓孩子們體會拼搏進取的精神和團隊協作的意識。」賽事相關負責人說。 為確保賽事安全,嶽程街道聯合社區衛生服務中心制定了全面保障措施,不僅與衛生院建立24小時應急聯動機制,還安排專人現場值守,劃分安全區域,為賽事保駕護航。 近年來,嶽程街道以全民健身為抓手,持續完善公共體育設施建設。2025年,該街道累計投入健身器材130餘個,實現轄區社區、廣場及公園全覆蓋,讓居民在家門口就能享受運動樂趣。同時,街道還創新推出「健身+社區治理」「健身+文化活動」等融合措施,常態化組織廣場舞大賽、健康知識講座等活動,全民健身的理念在當地蔚然成風。(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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