「大罷免」第二輪投票結束 國民黨完勝
2026-03-07 03:35 6,392次浏览成都8月8日電 (記者 國璇 邢翀)第12屆世界運動會8日在成都進行首個金牌日較量，當日共誕生23枚金牌，賽會首金來自徒步定向男子中距離比賽，由瑞士選手獲得。中國小將盧卓靈摘得武術項目女子太極拳-太極劍金牌，這是中國體育代表團在本屆賽事獲得的首枚金牌。 備受關注的賽會首金誕生於徒步定向賽場，選手需在山地、田野、森林、湖泊等陌生區域藉助地圖和指北針進行導航，併到設計的點位打卡，用時最短者獲勝。 當天烈日炎炎，經驗豐富的瑞士選手裡卡多·蘭坎在男子中距離決賽脫穎而出，奪冠成績為45分22秒。兩位參賽的中國選手唐建達和劉曉明分獲第18名和第23名。徒步定向當日決出的另一枚金牌同樣花落瑞士隊，西蒙娜·埃伯索爾德奪得女子中距離冠軍，中國選手羅瓊、郝雙燕分列第17位和第22位。 8月8日，在2025年成都世運會定向男子中距離決賽中，瑞士選手裡卡多·蘭坎奪冠，獲得本屆世運會首枚金牌。 記者 安源 攝 本屆世運會武術首次成為正式比賽項目。中國小將盧卓靈當日憑藉太極拳9.796分、太極劍9.726分的成績，以總成績19.522分順利將女子太極拳-太極劍項目金牌收入囊中，為中國體育代表團摘得成都世運會首金。首次參加國際性賽事的盧卓靈將在本月22日迎來22歲生日，她在奪冠後喜極而泣：「這是我最好的生日禮物。」 8月8日晚，在成都世運會武術項目女子太極拳-太極劍決賽中，中國選手盧卓靈為中國體育代表團摘得成都世運會首金。 記者 張浪 攝 中國香港隊當日也迎來金牌。在空手道女子型比拼中，東京奧運會季軍、中國香港名將劉慕裳憑藉高難度動作和穩定流暢的節奏獲得45.3分，戰勝上屆世運會該項目亞軍、日本選手尾野真步，首次登頂世運會。 空手道是東京奧運會正式比賽項目，也是世運會「常客」。劉慕裳曾在上一屆世運會收穫該項目銅牌，此次取得新突破。 被列入2028年洛杉磯奧運會比賽項目的壁球開賽。這項運動具有短距離衝刺、快速變向、立體空間擊球等特點，還兼具爆發力與策略性，被譽為「室內運動之王」。建隊不到一年的中國壁球隊派出5男6女參賽，最終11人全部止步首輪。 值得一提的是，13歲的壁球女單小將殷子媛是成都世運會年齡最小的選手，首輪雖以0:3不敵日本名將渡邊聰美，但她期待通過與高手過招積累大賽經驗，力爭站上2028年的奧運舞臺。 軟式曲棍球比賽8日展開多場小組賽對決。在男子預賽B組，中國隊面對實力強勁的捷克隊，以0:36告負；女子棍網球賽場，中國隊在預賽A組第二輪比賽中3:18不敵日本隊。 其他金牌賽事也不乏看點。泳池救生比賽好成績不斷，男、女100米混合救生比賽中，波蘭男選手馬傑赫扎克·卡西佩爾和德國女選手尼娜·霍爾特分別以破世界紀錄的成績奪冠；丹麥組合馬庫森/富勒頓(156環)在複合弓混合團體決賽中以1環優勢險勝墨西哥阿里薩加/弗洛雷斯，獲得射箭項目首金；體操首個決賽項目男子雙人同步蹦床則上演「失誤潮」，葡萄牙組合桑託斯/爾布凱克雖未完成全套動作，仍憑藉31.79分摘得金牌。 首個比賽日共有34個代表團有獎牌進帳，15個代表團分享了23枚金牌，義大利和德國分別摘得4金，以12枚和10枚獎牌排在積分榜前兩位，中國體育代表團以1金並列獎牌榜第九。 9日成都世運會將產生29枚金牌，中國隊有望在武術、空手道、體操等項目中爭奪金牌。其中，東京奧運會季軍、杭州亞運會冠軍龔莉將站上女子組手61公斤級賽場，迎來復出後的重要一戰。此外，龍舟將首次作為世運會正式比賽項目亮相，中國隊等12支隊伍將參加8人座公開賽2000米追逐賽。(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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