巴西「中資業務大講堂」 聚焦海關政策與基礎設施機遇
2026-03-13 07:56 2,256次浏览北京8月8日電 日內瓦消息：世界氣象組織等多家專門機構7日共同就全球極端高溫發出警告，呼籲各國加強早期預警、制定公共健康應對計劃、提升跨部門協作，更有力應對日益嚴峻的氣候風險。 據聯合國日內瓦辦事處官網消息，世界氣象組織、歐盟哥白尼氣候變化服務局的統計數據顯示，2025年全球多地高溫「破紀錄」。2025年7月是有記錄以來「第三熱」的7月。 在歐洲，土耳其面臨極端高溫，最高氣溫達50.5攝氏度；瑞典和芬蘭經歷了30攝氏度以上高溫天氣的異常持續。 在亞洲，日本在8月份記錄到41.8攝氏度的氣溫新高；巴基斯坦南部等地最高氣溫超過42攝氏度，局部氣溫超過45攝氏度；伊朗西南部和伊拉克東部的局部氣溫超過50攝氏度。 持續高溫影響下，多地發生嚴重山火。在北美，加拿大正經歷有史以來最嚴重的山火季，截至8月3日，過火面積超過660萬公頃。7月底至8月初，數百處起火點產生的大量煙霧造成加拿大多個省份及美國北部多個州空氣品質惡化，煙霧甚至在強勁噴射氣流的作用下抵達歐洲上空，導致中歐和南歐空氣品質驟降。 土耳其、希臘、賽普勒斯等國山火也造成人員傷亡，數千民眾被迫撤離。 世界氣象組織指出，「極端高溫」被稱為「沉默的殺手」，它往往不像颶風、洪水那樣，瞬間造成可見破壞，卻造成長期、潛在的威脅。多個專門機構警告稱，高溫帶來的健康威脅、電力中斷、空氣品質惡化和山火風險日益突出，全球數百萬人受到影響，特別是在城市和脆弱社區。 模型估算顯示，2000年到2019年，全球每年約有48.9萬人死於高溫相關原因，其中45%發生在亞洲，36%發生在歐洲。尤其在城市，由於「熱島效應」疊加夜間高溫，慢性病患者、老年人和低收入群體面臨更高風險。 據世界衛生組織、世界氣象組織聯合估算，若在57個國家全面推廣高溫健康預警系統，每年可能挽救近10萬人的生命。(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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