甘肅榆中山洪災害致10人遇難 官方全力搶險救災
2026-02-17 11:46 7,625次浏览北海8月4日電(翟李強 黃玉春)「生日快樂，這是送給你的生日禮物！」廣西北海市和誠社會工作服務中心的「愛心媽媽」姚思蓉日前給近期失去母親的小兆遞過禮物，希望用實際行動幫助他走出困境。 「跟所有的煩惱說拜拜，跟所有的快樂說嗨嗨……」在北海市和誠社會工作服務中心，「愛心媽媽」姚思蓉和小兆一起唱響了對未來的期盼。 圖為兩名「愛心媽媽」為小兆慶祝生日。廣西北海市婦女聯合會供圖 這樣的情景，是北海市「愛心媽媽」與困境兒童精準結對的縮影。北海市婦女聯合會主要負責人介紹，當地通過廣泛動員教師、法官、心理輔導師等熱心人士，組建了「愛心媽媽」隊伍，實行一對一、一對多結對，幫扶留守、困境兒童。「愛心媽媽」在結對後會為每個孩子建立專屬檔案，並根據需求制定個性化幫扶計劃。正如姚思蓉與小兆的結對，一個缺陪伴與引導，一個有時間與專業能力，恰好形成溫暖的互補。 「他缺的，我正好能給。」姚思蓉說。 據了解，小兆如今是一名孤兒，北海市和誠社會工作服務中心的「愛心媽媽」近日陪著他安葬了母親，並為他申報孤兒保障金，還聯動多個部門討論了他的監護問題。 北海市銀海區平陽鎮東山村婦聯主席李色素是「鄰家愛心媽媽」的一員，她的筆記本裡清晰地記錄著東山村每一位留守兒童的近況和需求。 「我住在村裡，離孩子們近，每月至少上門一次，給他們輔導作業、聊聊家常，做些力所能及的事。」李色素說。 北海市婦女聯合會主要負責人介紹，當地通過發動基層婦聯主席、執委加入隊伍，目前已招募694名「鄰家愛心媽媽」，並就近就便與720名留守、困境兒童結對。 據介紹，為給留守、困境兒童提供更專業的關愛，北海市婦女聯合會還組建了一支具有法律、教育、心理輔導等專業知識的「專長愛心媽媽」隊伍，並將500餘名家庭教育講師團成員納入其中，為孩子們提供個性化心理諮詢、法治教育和個案輔導等服務，全方位護航身心健康。2024年以來，已組織「專長愛心媽媽」開展個性化幫扶活動217場，惠及3996人次。 走進北海市海絲非物質文化遺產體驗館，「愛心媽媽」和孩子們正專注地進行貝雕、角雕製作，孩子們的臉上滿是認真與好奇。這是北海市婦女聯合會整合各類優質資源，將非物質文化遺產體驗、研學體驗等納入「愛心媽媽驛站」體系的生動寫照。 「我們還充分利用村(社區)家長學校、兒童之家、家風家教宣傳教育基地，開展親子互動、家庭教育活動。」北海市婦女聯合會主要負責人介紹，為了給孩子們營造更好的成長環境，該市打造了430個「兒童之家」，以及414個「家長學校」等場所，開展面向家長的培訓、家庭教育講座；同時積極推動家、校、社協同，舉辦一系列關愛活動，為留守、困境兒童送去溫暖與關懷。(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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