用最嚴密法治保護長江流域生態環境 12部門聯合印發意見

2025-11-22 15:56 7,841次浏览

  8月14日電 綜合報導,當地時間13日,烏克蘭總統澤連斯基和歐洲多位領導人與美國總統川普舉行視頻會議,聚焦即將在15日於阿拉斯加舉行的「特普會」及俄烏停火問題。   澤連斯基:歐美就與俄談判原則達成五項共識   據烏克蘭國家通訊社報導,澤連斯基當天在與德國總理默茨舉行的聯合新聞發布會上稱,歐洲和美國領導人就與俄方談判原則達成五項共識。   澤連斯基稱,五項共識包括烏方必須直接參與烏克蘭危機的和平解決,與烏克蘭有關的一切只能與烏方討論,應籌備召開烏美俄三方會談,必須停火併明確對烏克蘭的安全保障,若俄方不同意停火則應加強對俄制裁。 資料圖:烏克蘭總統澤連斯基。   默茨:任何協議都必須以俄烏停火為起點   據報導,德國總理默茨再次呼籲烏克蘭參與談判,任何協議都必須以俄烏停火為起點。   默茨還表示,歐洲和烏克蘭的根本安全利益必須得到維護。他還說,「我們需要為烏克蘭提供強有力的安全保障。」   馬克龍:任何關於烏克蘭的問題必須與烏方談判   法國總統馬克龍13日表示,任何關於烏克蘭的問題都必須與烏方談判,烏克蘭領土問題只能與澤連斯基談判。   馬克龍在視頻會議後對記者表示,「此次交流傳遞了若干信息」。川普希望在即將舉行的美俄總統會晤上促成俄烏停火。   他還補充說,俄羅斯和美國進行對話是「好事」,但重要的是歐洲的聲音能夠被「聽到」。 當地時間3月26日,法國總統馬克龍與烏克蘭總統澤連斯基在巴黎愛麗舍宮舉行會談。記者 李洋 攝   斯塔默:烏克蘭「必須擁有強有力且可靠的安全保障」   據報導,視頻會議結束後,英國首相斯塔默表示,烏克蘭需要可靠的安全保障作為任何和平協議的一部分。   唐寧街在一份聲明中還稱,「首相明確表示,我們對烏克蘭的支持堅定不移」,「歐洲領導人感謝川普為結束烏克蘭危機所做的努力」。   北約秘書長:「現在輪到普京做決定了」   北約秘書長呂特在社交媒體上發文稱,當天與會各方團結一致,致力於結束烏克蘭危機,實現公正持久的和平。呂特稱,「現在輪到普京做決定了」。   馮德萊恩:歐洲、美國和北約已加強對烏共同立場   歐盟委員會主席馮德萊恩在社交媒體上表示,此次視頻會議「非常好」。   馮德萊恩稱,與會各方就即將在阿拉斯加舉行的美俄領導人會晤進行了交流。她表示,如今,歐洲、美國和北約已經加強了對烏克蘭的共同立場,各方將繼續密切協作,以期達成公正持久的和平。

  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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