川普會前向烏克蘭許諾
2025-11-22 12:59 3,329次浏览山西大學塢城校區西門。山西大學供圖 從明代的晉陽書院、清代的令德堂書院， 到1902年的山西大學堂； 從1918年的國立山西大學， 到1959年的山西大學。 百廿時光如水， 當下， 山西大學已經成為一所現代化綜合高校。 山西大學塢城校區。山西大學供圖 山西大學東山校區。山西大學供圖 山西大學大同校區。山西大學供圖 這裡是三晉文化浸潤下的高等學府， 是中國辦學歷史最悠久的高等學府之一， 是國家「雙一流」建設高校， 在這裡， 「中西會通、求真至善、登崇俊良、自強報國」 是校訓， 也是銘刻在師生心中的十六字真言。 2025年山西大學田徑運動會上的校訓。黃學文 攝 中西會通 山西大學自創立伊始就是中外合作的成果， 1902年，經李鴻章許可， 英國人李提摩太與山西巡撫岑春煊 用50萬庚子賠款 創立了中國近代第三座新型國立大學 ——山西大學堂。 李提摩太雕塑與山西大學堂牌匾。黃學文 攝 進入新中國後， 山西大學依舊不斷推進中外文化交流。 始建於1993年的國際教育交流學院， 是山西大學教育國際化的對外窗口。 學校與亞美尼亞「布留索夫」葉里溫國立語言大學 組建的葉里溫國立語言大學孔子學院； 與美國費佛爾大學 聯合組建的費佛爾大學孔子學院， 是三晉文化走出中國， 中華文化走向世界的重要平臺。 學生合影 求真至善 山西大學學子始終堅持以自身素質反哺社會發展。 飄揚的紅旗下， 山西大學研究生支教團已「出徵」了23次。 炙熱的暑氣中， 「三下鄉」實踐活動也已從省內走向了省外。 支教團成員與學生們的合影。山西大學供圖 支教團成員鏡頭下的孩子們。山西大學供圖 此外， 還有八大公益志願社團： 自行車協會 流浪貓關愛協會 軍事協會 教育知行社 …… 從動物保護到校園安全， 這些社團立足師生切實需求， 將「不啻微茫，造炬成陽」的理念 落到了校園生活的實處。 義賣活動。山西大學供圖 登崇俊良 在丁香花盛開的香氣裡， 山西大學為祖國培養出無數的優秀人才。 「忠於黨、忠於人民」的李雪峰； 於隱蔽戰線奮鬥的閻又文； 「全國勞動模範」 ——梁桐棟 …… 「得天下英才而育之」， 是山西大學不斷追求的目標， 三晉文化滋養出的優秀三晉人才， 正不斷奔赴各行各業， 在新時代祖國建設中發光發熱。 學生合影。山西大學供圖 拾光成炬，逐夢而行。張怡博 攝 自強報國 回顧百年辦學歷史， 山西大學始終堅持「應國家之需要」， 將人才培養目標與國家發展實際相結合。 量子科技、壓縮雷射、空間引力波探測、通用三維形貌重建 …… 科研「喜報」不斷傳來， 物理學、哲學學科入選國家「雙一流」建設學科名單， 學科建設不斷加強， 這些都源自於報國的決心。 2025年山西大學物理電子工程學院取得多項重要成果 同學們在光量子技術與器件全國重點實驗室。山西大學供圖 2025前沿光學學術交流會。山西大學供圖 物理電子工程學院旁「春風化雨 細推物理」石碑。黃學文 攝 山西大學哲學學院大門。黃學文 攝 塢城、東山、大同校區， 為學子們提供了學習的沃土； 丁香、華山松、玉蘭， 見證著每一次知識的綻放。 塢城校區圖書館。山西大學供圖 大同校區教學樓。山西大學供圖 令德湖畔， 悠揚的琴聲總是在每一個清晨響起； 令德湖景。李瑤 攝 老校門下， 嚮往的目光總是來自於新一代學子眼中。 國立山西大學老校門。黃學文 攝 「中西會通、求真至善、登崇俊良、自強報國」 十六字校訓， 見證了新時代的三晉故事， 伴隨了一代代學子登高的嚮往， 鑄成了山西大學的脊梁。 記者：張國強 李瑤 編輯：代碩 審校：魏園 責編：宋方燦 (微信公眾號)
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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