搜索量暴漲240% 七夕帶動「浪漫經濟」
2025-11-30 18:42 6,473次浏览近日，隨著最後一段鋼梁精準落位，普旺路新建項目迎來關鍵節點——跨春申塘橋梁頂推作業完成。據閔行區梅隴鎮消息，這座連接銀都路與興梅路的「民生橋」，正向通車目標全力衝刺，未來將為梅隴居民出行提速、區域路網升級帶來有力支撐。普旺路南起銀都路，北至興梅路，全長787.66米，貫穿梅隴地區中心。項目建設中，除468.66米的路基工程外，最受矚目的當數跨越春申塘的關鍵樞紐——春申塘橋。這座全長319米的橋梁，一頭連著南岸銀都路，一頭牽起北岸興梅路，是打通區域路網「梗阻」的核心環節，而此次橋梁頂推作業更是整個工程的「咽喉之戰」。施工現場與常規橋梁施工相比，本次工程面臨特殊挑戰：既要保障河道通航不受影響，又要兼顧周邊環境限制。為此，項目團隊創新採用「35+73+35」米三跨連續鋼箱梁結構及「步履式頂推+原位拼裝」組合工藝，中跨73米鋼箱梁分5個節段，藉助步履式頂推設備從南岸向北岸精準「遞進」；兩側35米邊跨則在河道兩岸同步完成拼裝。這種「分段攻堅、精準對接」的施工方案，既對河道航運的影響降至最低，又大幅提升施工效率。自4月22日啟動作業以來，頂推工程分兩階段穩步推進：第一階段頂推40.6米，歷時12天圓滿收官；第二階段頂推104.895米，經過21天奮戰順利完成。這座橫跨春申塘的「連心橋」，不僅將成為梅隴交通線上的嶄新地標，更將有效疏解銀都路、興梅路的交通壓力，串聯起鎮內多個居民區與商業節點，讓居民告別「過河繞遠路」的困擾，實現「直線直達」的便捷。此次頂推作業的完成，標誌著項目正式邁入新階段。接下來，施工團隊將加快推進邊跨拼裝、支座固定及附屬設施施工，力爭在2026年初實現全橋通車。
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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