智利財政部長宣布因「個人原因」辭職
2025-12-10 06:37 5,642次浏览北京8月8日電 8月8日，我國第17個「全民健身日」如約而至，全國主會場系列主題活動在國家奧林匹克體育中心啟幕。這裡集結了近60項賽事活動與代表傳統、現代和未來的30餘個運動項目，為健身群眾奉上一場活力四射的體育盛宴。 太極扇表演。主辦方供圖 開幕式現場，舞獅騰躍、秧歌蹁躚，彩帶龍在空中劃出絢麗弧線，瞬間點燃全場熱情；廣場舞演員們活力滿滿，少兒啦啦操隊員靈動跳躍，功夫扇、太極拳剛柔並濟，一招一式盡顯中華傳統體育的底蘊；河北「八極拳」招式剛猛、廣東「英歌舞」舞姿雄渾，兩大國家級非遺代表性項目在主會場的舞臺登場亮相，以獨特的表演形式和深厚的歷史底蘊，將體育與文化相融，為觀眾帶來一場兼具視覺享受與文化內涵的盛宴。 英歌舞表演。主辦方供圖 當日的國家奧林匹克體育中心各大專業場館也向公眾免費敞開大門，千餘名健身者走進平日難得一見的國家隊訓練場地開展運動。 恰逢抗日戰爭勝利80周年，為銘記歷史、關愛革命老區青少年成長，國家奧林匹克體育中心特別邀請了來自體育總局對口幫扶的革命老區的孩子們到北京開展為期一周的體育遊學活動。開營恰逢「全民健身日」系列活動，孩子們興奮地參與到各項全民健身活動中。未來一周，他們還將陸續參觀各大奧運場館和北京奧運博物館，體驗搏擊、體能等專業運動課程。 這個「全民健身日」，園區豐富多彩的運動項目元素在此無縫銜接。舞龍舞獅、武術等傳統體育項目在群眾展演舞臺集結，一招一式延續著中華民族體育文化根脈；百隊杯足球賽、「國家奧體杯」全民籃球大賽、氣排球比賽火熱上演，吸引群眾親身參與代表現代運動的三大球項目；新興運動項目匹克球、臺克球前圍滿躍躍欲試的年輕人；體育總局棋牌中心主辦的西洋棋和智能魔方速擰挑戰賽，集結了眾多項目精英；英東遊泳館內的水中腰旗橄欖球公開課上，水花與笑聲一同飛濺。 本次「全民健身日」主題系列活動，由國家體育總局群眾體育司與國家奧林匹克體育中心聯合主辦，通過豐富多樣的活動形式，共吸引了超過1.7萬人次參與，充分滿足了群眾多元化體育健身需求，推動全民健身事業蓬勃發展，讓「全民健身日」真正成為廣大健身群眾的運動節日。(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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