抗日戰爭期間，中日兩軍為何在長沙爆發了四次會戰？
2026-02-24 00:15 9,169次浏览7月31日，由中建六局承建的黃南州新時代高級中學項目主體結構實現全面封頂，標誌著項目工程已全部順利完成，正式進入二次結構施工新階段。青海省黃南州尖扎縣委副書記王啟強，尖扎縣政府副縣長更藏親臨現場，與項目建設單位、中建六局等施工單位代表及一線工人共同見證了這一激動人心的時刻。王啟強表示，黃南州新時代高級中學項目是州重點民生工程，承載著全州人民對優質教育資源的殷切期盼。自項目開工以來，中建六局始終秉持高度責任感和使命感，充分發揮央企技術優勢和管理經驗，不畏艱辛、日夜奮戰，以卓越效率、過硬質量圓滿完成各項節點目標。項目的建成，將顯著優化尖扎縣乃至黃南州的高中教育資源配置，為區域教育質量提升提供有力支撐。中建六局作為施工方，以「工期就是軍令狀」，面對高原地區施工環境複雜、工期緊張等挑戰，項目團隊發揚「忠誠擔當 使命必答」的中國建築精神，迎難而上，倒排工期、掛圖作戰、科學施工，合理穿插逐步推進，堅持高品質建造要求，嚴格把控工程質量、安全和進度，65天讓首棟教學樓樓體從圖紙變成現實，提前30天完成主體結構全面封頂節點。同時，依託中建智慧安全平臺，實現責任區域「線上全景可視、任務智能派單、進度實時追蹤」。同時，項目地處黃河上遊，將綠色施工貫穿於整改項目，嚴格執行地方環保政策制度，運用太陽能光伏板、裝配式構件等新技術應用和周轉材料，實現了資源的循環利用和環境的有效保護，項目獲得2025年度青海省建築施工安全生產標準化工地。下一步，項目團隊將繼續秉承綠色、安全、文明建設的理念，做好施工現場標準化、智慧化、精細化管理工作，確保項目如期、優質、高效、安全竣工，為地方教育事業高質量發展注入強勁動力。據了解,黃南州新時代高級中學項目位於青海省黃南藏族自治州尖扎縣城北新區，是當地備受關注的重點教育民生工程。項目建設後，對於補齊教育短板,提升青海民族地區教育質量,促進當地經濟社會發展和提高人民群眾教育水平具有重要意義。(王志遠)
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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