學員欲退費，駕校不同意怎麼辦
2025-11-22 15:38 8,876次浏览盛夏的沈城一場「芭蕾之約」將遼寧推向世界！8月8日以來，遼寧（瀋陽）芭蕾舞比賽火熱進行。大賽吸引美、俄、法、意等十餘個國家的400餘名選手參賽，國際頂級評委、芭蕾大師齊聚瀋陽，共享「足尖盛宴」。當世界目光聚焦這場芭蕾盛宴，當瀋陽全城浸潤於 「足尖藝術」的氛圍，這場賽事正為世界推開看見遼寧的又一扇窗。如此高規格賽事緣何落戶遼寧？底氣源於深厚的芭蕾積澱！自1980年建團以來，遼寧芭蕾舞團不僅排演了《天鵝湖》《睡美人》等19部世界經典芭蕾舞劇，更手握多部作品的中國獨家版權，其「團校一體」的發展模式，為全球輸送了大量人才，團校師生在國際賽事中斬獲銀獎以上榮譽170餘項，是業界公認的「冠軍夢工廠」。芭蕾舞劇《八女投江》劇照（中國遼寧芭蕾舞團官網）而讓遼寧芭蕾真正立得住、走得遠的，是其肩負「讓芭蕾紮根中國土壤」的使命，以及由此孕育的深厚創造力。芭蕾舞劇《七夕》劇照（中國遼寧芭蕾舞團官網）從反映東北抗聯精神的《八女投江》，到講述「孝悌忠信」的《花木蘭》，再到中西合璧的《七夕》，遼芭人將中華優秀傳統文化與紅色記憶、人文精神融入芭蕾韻律。當這些作品在國際舞臺巡演，世界看到的不僅是超高的藝術水準，更是一個民族用藝術對話世界的真誠。這個盛夏，「芭蕾之約」恰似遼寧開放姿態的生動註腳。遼寧芭蕾舞團的舞者在瀋陽故宮遼寧芭蕾舞團的舞者在張學良舊居陳列館當遼芭的舞者在瀋陽故宮、「大鑽石」、渾河外灘、中國（瀋陽）工業博物館、重型文化廣場等知名地標起舞時，優雅舞姿與城市肌理的每一次碰撞，都在向世界遞出一張兼具歷史底蘊與藝術詩意的名片——這裡既有文明的底蘊工業的鏗鏘、冰雪的浪漫更有踮起足尖的優雅與文化開放的胸懷！監製/吳佩麗審核/賀曉雁 宋長春主編/馬馳編輯/袁暢澤來源：東北新聞網 北鬥融媒綜合
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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