首屆柴達木星球挑戰賽在青海冷湖開賽
2025-11-04 16:38 4,258次浏览成都8月8日電 (祝歡 楊予頔)8日，成都世運會體育舞蹈拉丁舞比賽舉行，來自德國的巴蘭·馬呂斯/莫申斯卡·赫裡斯蒂娜組合技高一籌奪得冠軍。中國拉丁舞組合閻棒棒/杜玉君位列第四，刷新了世運會拉丁舞亞洲最好成績。 拉丁舞比賽現場。記者王磊 攝 當日舉行的拉丁舞比賽共有來自15個國家和地區的24對選手參與角逐。「練習得更多，舞蹈就會成為你的一部分，在有壓力的時候就會表現得更好。」來自德國的巴蘭·馬呂斯在賽後分享奪冠秘訣時表示。「我們喜歡年輕的舞者，喜歡看到年輕舞者的變化。」 巴蘭·馬呂斯表示，自己經常來中國，還參與教學。 閻棒棒/杜玉君比賽現場。記者王磊 攝 被中國體育舞蹈愛好者熟知的閻棒棒/杜玉君一出場，現場便爆發出雷鳴般的掌聲。閻棒棒/杜玉君雖未完成「站上成都世運會領獎臺」的目標，但刷新了世運會拉丁舞亞洲最好成績。此前在第11屆世界運動會，閻棒棒/杜玉君在比賽中獲得第九名，追平了世界運動會拉丁舞亞洲最好成績。 「刷新了世界運動會拉丁舞亞洲最好成績，我們非常開心。」在此次比賽中，閻棒棒和杜玉君認為發揮出了自己的正常水平，給自己這場比賽打8分。一路走來，閻棒棒和杜玉君不斷刷新戰績。「相信隨著時間的推移，我們會站到最高領獎臺，而且讓國歌奏響在世界最高領獎臺上。」閻棒棒如是說。 「平時運動員們都是以個人名義參賽，這次是以國家名義，參賽意義不同，所以我們封閉訓練了半個月。」賽前，成都世運會中國體育舞蹈隊教練張清澍表示，封閉訓練期間在體能、技術、藝術表現等方面都有針對性培訓。 據了解，成都世運會體育舞蹈項目設有拉丁舞、標準舞、霹靂舞三個分項，將決出4枚金牌。標準舞的比賽將於9日進行，霹靂舞將於16日至17日展開較量。(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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