（成都世運會）唐思碩奪得武術散打男子56公斤級冠軍
2025-12-13 20:57 5,189次浏览巴彥淖爾8月4日電 題：探訪內蒙古戈壁深處的「移動界碑」 記者 張林虎 內蒙古自治區烏拉特後旗北與蒙古國接壤，近200公裡的邊境線蜿蜒在2.5萬平方公裡的草原與戈壁間。在這裡，一群特殊的身影常年活躍在邊境一線，他們既是逐水草而居的牧民，更是守護國土的護邊員。他們用腳步丈量著每一寸土地，用日復一日的堅守，在祖國北疆構築起一道堅不可摧的安全屏障，成為名副其實的「移動界碑」。 圖為護邊員嘎達準備出發。 張鼎暉 攝 晨光啟程護邊路 清晨5點，天剛蒙蒙亮，烏拉特後旗寶音圖邊境派出所護邊員嘎達已穿戴整齊，挎上望遠鏡和對講機，騎上摩託車駛離蒙古包，開始了一天的邊境巡邏。他身後是一望無際的戈壁草原，遠處的邊境線在朝陽的映照下若隱若現，勾勒出雄渾的輪廓。 嘎達負責的管段長約40公裡，沿途沒有像樣的公路，只有牧民踩出的土路和崎嶇的山坡。摩託車在碎石與溝壑間顛簸，嘎達卻操控自如，熟練地避開障礙物。他時不時停下車子，舉起望遠鏡，仔細觀察著遠處的動靜，生怕錯過任何異常。 「這一帶雖然人少，但責任重大，任何一點不對勁都可能關係到邊境安全，絕不能馬虎。」嘎達拍了拍車座上的灰塵說道。 中午時分，戈壁上的太陽格外炙熱。嘎達來到一處高地，拿出隨身攜帶的乾糧和水壺，簡單地解決了午餐。他指著不遠處的一片溼地說：「那裡是野生動物的樂園，也容易引來偷獵者，每次巡邏到這兒，都得格外留意，這是重點巡查的區域。」 傍晚，夕陽為戈壁鍍上一層金色，嘎達在巡邏途中遇到了同為護邊員的巴仁。兩人立刻交換起各自的巡邏情況。巴仁表示，最近邊境一帶整體平穩，但由於近期惡劣天氣較多，部分地段的鐵絲網有所鬆動，需要及時加固。兩人商議後，決定第二天組織附近的牧民一起前來維修，確保邊境設施完好。 圖為護邊員在戈壁深處巡護。 張鼎暉 攝 牧民同心守家園 「沒有國家的邊疆和平，哪有牧民的幸福生活。」這是嘎達常掛在嘴邊的話。在他看來，守護邊境線不僅是責任，更是為了守護牧民們安穩的日子。而在牧民心中，這些護邊員也是他們最可靠的「鄰居」和「守護者」。 牧民阿拉騰陶格斯提起護邊員滿臉感激：「有他們在，我們心裡特別踏實。有時候羊跑遠了找不回來，只要打個電話，他們很快就會趕過來幫忙。他們就像我們身邊的守護神，有他們在，我們過日子都安心。」 護邊員們熟悉當地的每一寸土地，了解牧區的各種情況，不僅在護邊工作中發揮著重要作用，在日常生活中也時刻為牧民們排憂解難。無論是幫牧民尋找回走失的牲畜，還是協助處理牧區的突發狀況，他們總是隨叫隨到。這種雙向的信任與互助，讓邊境線上的鄰裡關係格外融洽。 「我們這兒人雖然不多，但責任可不小。每家每戶都是『眼睛』，發現可疑情況會立刻上報。這麼多年來，我們這兒能一直平平安安，就是因為大家心齊。」巴仁的話道出了邊境守護的關鍵。 圖為護邊員用望遠鏡觀察情況。 張鼎暉 攝 腳步丈量忠誠印 在烏拉特後旗漫長的邊境線上，像嘎達、巴仁這樣的護邊員還有很多。他們駐守在不同的管段，有的騎著摩託車穿梭於戈壁，有的牽著馬或駱駝行走在山地，有的則徒步踏過草原深處的每一寸土地。他們的裝備或許簡單，工作或許平凡，每天重複著觀察、記錄、上報的流程，默默承受著風霜雨雪的考驗，但正是這一個個看似微小的堅守，匯聚成了守護邊境安全的強大力量。 「護邊員是我們邊境管理工作中不可或缺的重要力量。他們熟悉地形，了解牧區情況，很多問題都是靠他們第一時間發現並處理的。他們的奉獻精神值得我們每個人敬佩。」寶音圖邊境派出所所長曲向東說。 嘎達告訴記者，在草原上，每一個牧民都是時刻在崗的哨兵，都是一座牢固的「紅色堡壘」。「雖然每天做的都是重複的工作，但只要看到邊疆穩定，牧民們生活幸福，就覺得所有的付出都值得。」(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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