一盞燈 兩代傳承
2025-12-02 22:06 5,496次浏览暑期帶娃坐高鐵出行 如何讓孩子安靜乘車 成為家長們面臨的難題 但一位列車員的操作 幫了家長大忙 讓網友直呼：天才！ ↓ ↓ ↓ 樸素的袋子裡 裝著天才招數 近日 在南寧東開往杭州西的 G1546次列車上 一位列車員手裡的塑膠袋裡 竟裝著上百份不同年級的小學試卷 有網友拍視頻記錄 他在高鐵上發試卷的一幕 在社交平臺上收穫數萬點讚 「樸素的袋子裡裝著天才招數」 「穿制服的人說話就是好使」 「吵的小朋友：發試卷 安靜的小朋友：發貼紙」 更有網友稱他是「高鐵在編班主任」 這位年輕小夥兒 是中國鐵路南寧局集團有限公司 南寧客運段「00後」列車員覃雲昊 今年暑運 他值乘的南寧至杭州交路客流火爆 尤其受研學團、親子旅遊團歡迎 學生旅客有時能佔車廂定員半數 如何讓孩子們在車廂保持安靜 是車隊經常討論的話題 覃雲昊：「我看到一些家長會帶著小朋友的暑假作業乘車，既能打發旅途時間，又能讓孩子安靜下來，一舉兩得。我就想著，可以去列印一些簡單試卷給那些沒有帶作業的家長。」 暑運以來 覃雲昊每次出乘都會帶上一沓試卷 遇到孩子吵鬧就會上前「獎勵」一張 在他的袋子裡還有一些 孩子們喜歡的時髦貼紙 完成試卷的小朋友得一張 安靜乘車的小朋友也能得一張 這個做法得到許多家長點讚 不僅讓孩子們瞬間安靜 更將高鐵車廂變成「移動課堂」 如何讓娃安靜乘車 列車員支招了 覃雲昊介紹 不少同事都有讓孩子安靜的妙招 例如獎勵繪圖書本、貼貼紙 提供一些提高專注力的小玩具 有列車長曬出兒童百寶箱 裡面有魔方、唐卡、拼圖等 還有一些列車在餐車設置 「移動童趣吧」 給小旅客提供玩耍、遊戲的空間 覃雲昊建議 家長們也可以在出行前 下載孩子們喜歡的動畫片、電影 帶一些玩具和繪本 豐富孩子的旅途體驗 溫馨相伴，快樂「童」行 良好的乘車環境 需要大家共同維護！ 素材：《人民鐵道》報業有限公司廣西記者站(南寧局集團公司融媒體中心) 文字：彭婉雲 黎姣 圖片：趙劍 吳志瓊 文雪瓊 視頻：施少明 曹爍 編輯：謝琦 審校：高珊 (「中國鐵路」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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