（成都世運會）張振海獲速度輪滑場地賽（500米+D爭先）銅牌 中國輪滑隊首次在世運會該項目上奪牌
2025-11-11 11:59 3,367次浏览貴州榕江8月10日電(記者 袁超)2025年貴州「村超」總決賽9日晚落幕，忠誠村足球隊通過點球大戰擊敗對手奪得冠軍。 2025年貴州「村超」的冠軍爭奪戰由忠誠村足球隊對陣龍泉井村足球隊。勢均力敵的雙方在比賽中呈現焦灼態勢，臨近比賽尾聲懸念迭起。比賽第90分鐘，忠誠村足球隊隊長董永恆一記角球直接破門得分。1分鐘後，龍泉井村球員也同樣依靠角球扳平比分。點球大戰中，發揮更為出色的忠誠村足球隊最終4：2點球勝出，奪得冠軍。 圖為8月9日晚，2025年貴州「村超」總決賽現場。忠誠村足球隊隊長董永恆和隊友加油。龍建睿 攝 忠誠村足球隊隊長董永恆賽後激動地落淚說：「這個冠軍不僅是屬於我們全鎮的父老鄉親，更是我們全體球員團結協作、努力訓練最好的回報。」 貴州「村超」持續火爆，成為榕江經濟發展的「金字招牌」。官方數據顯示：2025年1月至6月，榕江縣累計接待遊客472.64萬人次，旅遊收入51.47億元(人民幣，下同)。截至2025年7月31日，榕江縣餐飲行業市場主體營業收入9.35億元，全縣住宿行業營業收入0.98億元，全縣線上線下完成農產品銷售額4.2億元。 圖為8月9日晚，2025年貴州「村超」總決賽現場，忠誠村足球隊獲得冠軍。龍建睿 攝 「貴州『村超』的魅力除有精彩的足球賽事外，還能沉浸式體驗中國豐富多彩的民族文化。」從遼寧專門來貴州榕江觀看總決賽的球迷吳國華說，自己認識的很多國外球員都知道「村超」，現場熱鬧的氛圍讓大家很想來踢一場快樂足球。 截至目前，貴州「村超」吸引中國超1600支足球隊帶著各地文化、服飾等到「村超」展演。「如藏族鍋莊舞、蒙古族的蒙古舞、川劇變臉、澳門醉龍、河南洛邑仕女蹴鞠圖等傳統文化亮相'村超'賽場。」榕江縣文化館館長李莎介紹，「村超」現場已經變成各民族「大交往、大交流、大交融、大團結」的舞臺。 貴州「村超」舉辦以來，卡卡、卡納瓦羅、巴喬、卡洛斯等世界足球球星相繼到訪，還吸引了法國、阿根廷、巴西等50多個國家30多支球隊的1300餘名球員來榕江踢球。 「通過足球這一世界性語言，向世界展現中國鄉村現代化的生動實踐。」榕江縣委書記徐勃接受記者專訪時說，通過舉辦「一帶一路」「村超」國際友誼賽、世界名校友誼賽等，以快樂足球增進了解交流，以鄉土文化講好中國故事，以價值認同提升傳播效果，打造國際傳播新IP，向世界展示中國鄉村振興的嶄新面貌。(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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