德國邊境檢查近一年花費超8000萬歐元
2025-12-01 05:10 2,875次浏览北京8月9日電 8月7日以來，甘肅蘭州市榆中縣等地遭遇連續強降雨引發山洪災害，國家防汛抗旱總指揮部(國家防總)辦公室、應急管理部全力指導幫助甘肅開展人員搜救、搶險救援、通訊交通恢復等工作，會同有關部門和地方針對性地做好防汛救災各項工作。 國家防總、國家防災減災救災委員會針對甘肅災害分別啟動防汛、救災四級應急響應，應急管理部啟動地質災害三級應急響應。應急管理部工作組於8日晚抵達災害現場開展工作。 應急管理部緊急調派專業力量搜救失聯人員，截至目前，已調派投入國家綜合性消防救援隊伍840人、136車、16艘舟艇、7犬，搜尋到8名遇難人員，轉移疏散被困民眾443人，協調中國建築、中國中鐵、中國鐵建、中國能建等中央企業工程搶險力量257人、56臺套裝備和8名搶險救援專家，中國安能救援力量230人、70臺套裝備，有序參與人員搜救、疏散轉移等任務。國家安全生產應急救援中心調動4支國家安全生產應急救援隊共97人，攜帶衛星指揮車、邊坡雷達、生命探測儀、排澇車、無人機等750餘臺套裝備赴現場開展搶險救援。 針對榆中縣部分村莊通信中斷的情況，工業和信息化部按照國家防總部署，調派通信運營商力量加快公網通信搶修，目前，榆中縣舊莊溝村、馬蓮灘村、上莊村、白家堡村公網通信基本恢復。同時，財政部、應急管理部向甘肅緊急預撥中央自然災害救災資金6000萬元人民幣。國家防災減災救災委員會辦公室、應急管理部會同國家糧食和物資儲備局向災區調撥摺疊床、棉衣被、應急照明燈等中央救災物資1萬件，協調中國紅十字會總會派出紅十字救援隊30人，賑濟救災物資1500餘件，協助開展民眾轉移安置工作。 近期極端天氣多發，國家防總辦公室、應急管理部點對點滾動調度強降雨落區，強化預報預警預測，突出郊區、山區、農村和重點區域部位風險隱患排查，對險情災情第一時間響應處置。 目前，國家防總維持針對北京、天津、河北、內蒙古、山東、甘肅等省份的防汛四級應急響應，針對蘇皖鄂渝啟動防汛四級應急響應，派出工作組赴安徽、湖北一線指導協助防汛。國家防總辦公室北京、河北工作組持續在一線協助指導強降雨防範應對和退水期堤防巡查防守工作。(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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