【抗戰勝利80周年】外交部答中新社記者提問：中國終將統一、也必將統一的大勢不可阻擋
2025-12-09 08:21 3,273次浏览與大運會時隔兩年，成都又一次成為世界體壇熱點所在——8月7日晚，第12屆世界運動會在成都天府國際會議中心「天府之簷」盛大開幕。來自116個國家和地區的3942名運動員相聚成都，他們將共同書寫世界運動會歷史上規模最大的一屆盛會。對於成都市民來說，世界運動會相比兩年前在這裡舉行的世界大學生運動會，多少顯得有些陌生。世界運動會上的一些比賽項目，諸如棍網球、荷球、浮士德球等，對很多中國人更是陌生。但強調運動項目的多樣性、多元化，詮釋運動的無限可能，正是世界運動會的核心價值與最大魅力。首次落地中國大陸的世界運動會，也將鼓勵運動多樣化的理念帶入中國，進而進一步推動中國體育事業的繁榮發展。與奧運會的相互補充和促進相比起超過百年歷史的現代奧運會，世界運動會的誕生時間要晚很多。上世紀70年代，因奧運會的規模所限，一些運動項目遲遲無法進入奧運會，但登上國際性綜合運動會舞臺是很多運動員的夢想。這些非奧運項目的國際單項體育聯合會，因此希望為運動員開創一個國際性運動會，以便讓這些運動員也能獲得參加像奧運會那樣的國際綜合性運動會的機會。世界運動會就在這樣的背景下誕生了。1981年，首屆世界運動會在美國舉行。世界運動會以非奧運項目為主，其中既有一些對於中國人來說十分冷門的項目，諸如棍網球、荷球、浮士德球、短柄牆球，也有一些中國人較為熟悉而且中國運動員極具實力的項目，如技巧、健美操、啦啦操、體育舞蹈、輪滑、撞球、武術、龍舟。還有一些項目曾屬於世界運動會，但在成為奧運項目之後就離開了世界運動會，如羽毛球、跆拳道、女子舉重、鐵人三項。另外還有一些項目在成為奧運項目之後未能留在奧運會，所以它們在世界運動會進進出出，如霹靂舞、棒壘球。由於世界運動會與奧運會形成了相互補充、相互促進的關係，已故國際奧委會原主席胡安·安東尼奧·薩馬蘭奇先生曾高度評價世界運動會是「二級奧運會」。一些從世界運動會走向奧運會的項目，如羽毛球、跆拳道、女子舉重、霹靂舞，它們在世界運動會的存在經歷對其加入奧運會有著十分重要的參考意義，薩馬蘭奇先生也曾進一步闡釋過世界運動會的角色是「奧運會的實驗室」。成都體育學院天府國際體育賽事研究院院長柳偉在接受中青報·中青網記者專訪時認為，儘管世界運動會遠不像奧運會那樣具有巨大的全球影響力，但世界運動會的存在對於世界體育運動的均衡發展來說具有不可或缺的意義。柳偉說：「世界運動會為非奧運項目提供了頂級競技平臺，填補了奧運會覆蓋範圍的空白。一些項目如飛盤、軟式曲棍球，擁有廣泛的群眾參與基礎和文化價值，世運會的存在確保了它們的國際發展和競技提升，促進了全球體育的多樣性。」奧運會是當前全球最重要的頂級綜合性運動會，世界運動會與奧運會並非競爭關係。世運會與奧運會的互補，也讓世界體育運動的發展獲得一加一大於二的增益。柳偉表示，「奧運會聚焦高競技性項目，而世運會更注重包容性和創新性，為新興項目提供試驗場。一些世運會項目，如攀巖、滑板已成功進入奧運會，證明了世運會在推動體育項目進化中的關鍵作用。」此外，世運會強調「團結、包容、多樣性」，吸引不同文化背景的運動員和觀眾，增強了全球體育的凝聚力，其較低的舉辦門檻也為更多城市提供了承辦國際賽事的機會，擴大了體育文化的全球傳播。世運會與成都的雙向奔赴世界運動會之前在中國的知名度、影響力都比較低，這與中國大陸從未舉辦過這一非奧運項目的全球頂級賽事有很大關係。2018年，薩馬蘭奇體育發展基金會協助成都申辦世界運動會，為此後世界運動會首次落地中國大陸發揮了十分重要的作用。薩馬蘭奇體育發展基金會相關負責人在接受中青報·中青網記者專訪時表示，「通過支持成都申辦世運會，薩馬蘭奇基金會旨在將多元體育文化引入中國，填補中國大陸承辦此類國際賽事的空白。同時，2018年正值成都推進『三城三都』（包括『賽事名城』）建設的關鍵階段。薩馬蘭奇基金會深度參與成都申辦世運會的全流程，包括協調IWGA（國際世界運動會協會） 考察評估，最終助力成都成功獲得2025年世運會舉辦權。這是成都積累國際賽事經驗、為未來申辦更高規格賽事鋪路的重要一步。」8月7日上午，國際世界運動會協會副主席湯姆·迪倫稱讚成都為世界運動會的發展創造了許多個「首次」，包括在世界運動會歷史上首次舉辦的火炬傳遞活動，將世運會體育精神直接帶到成都市民身邊。成都也將充分利用現有和改造後的體育設施舉辦本屆世運會，這被湯姆·迪倫評價為「最具可持續性的一屆世運會，樹立了辦賽的新標杆」。成都世運會剛剛揭幕，但為世界運動會及全球體育繁榮發展做出的重要貢獻已經展現出來。柳偉認為，「成都首次為世界運動會設計火炬並策劃火炬傳遞，賦予賽事更強的儀式感和文化象徵意義。火炬設計融入大熊貓、芙蓉花等成都元素，結合『團結、包容、多樣性』的理念，彰顯了中國文化與全球體育精神的交融。這種創新不僅提升了世運會的全球辨識度，也為非奧運項目的文化傳播注入了新活力。」作為中國西部重要中心城市、國家歷史文化名城、西部科技創新中心，成都也通過舉辦世界運動會，進一步在全球展現了城市的包容、開放以及活力、魅力。成都世運會執委會執行副主席兼秘書長、成都市副市長許興國介紹，「成都以舉辦世運會為契機，持續提升城市環境品質，在城市重要道路節點、公園景區融入世運元素，全面呈現『公園城市、活力世運』的園林景觀和『乾淨、整潔、有序、美麗』城市形象。成都同時結合全民健身，深入開展世運項目進社區、進學校、進商圈和『跟著賽事去旅行』系列活動，打造130個市民家門口的『世運空間』，吸引市民遊客參與體驗跑酷、飛盤、攀巖、射箭等新潮運動。」在本屆世運會賽前新聞發布會上，義大利女子射箭選手基亞拉·雷巴利亞蒂作為運動員代表，表示自己已經做好計劃，她期待著在完成比賽任務之後的「成都漫步」。助力中國實現全民體育8月6日下午，在率先開賽的本屆世運會軟式曲棍球比賽現場，觀眾席上有不少觀眾都是帶著孩子觀看比賽的家長，這是他們第一次觀看軟式曲棍球這個項目，但孩子們紛紛表達了希望體驗、參與這項運動的願望，家長們也基本上表示支持。可以預見，隨著本屆世運會各個比賽項目的陸續開賽，很多冷門、小眾的運動項目都將第一次闖入國人視野，很多中國觀眾也將第一次感受到，在主流的奧運項目之外，體育世界是如此的多元、多彩。根據2024年全國群眾體育工作會議公布的數據，截至2023年底，我國體育場地達459.27萬個、人均體育場地面積2.89平方米、經常參加體育鍛鍊的人數比例達37.2%。當參加體育運動已經成為市民日常生活的重要組成部分，國人對體育運動項目的多元化需求也成為必然。近幾年，諸如飛盤、槳板、匹克球等新興運動在國內的迅速走熱，也反映出當人們的體育運動熱情被點燃，體育消費的欲望被釋放，運動興趣的選擇一定不會只局限在少數幾個主流項目。薩馬蘭奇體育發展基金會相關負責人向記者表示，「世運會強調『包容與多樣性』，這與中國的體育觀念從『唯金牌論』向『全民體育』轉型的趨勢相契合。成都世運會的申辦、舉辦，是中國體育全球化與多元化的關鍵一步。成都世運會的包容性理念、科技賦能實踐及產業化探索，不僅豐富了全球體育生態，更為中國體育高質量發展注入新動能。」成都世運會的舉辦在一定程度上也體現了當下中國體育發展的時代之所需。柳偉表示，「成都首次在中國大陸舉辦世界運動會，通過非奧運項目的多樣性展示，打破了公眾對體育的傳統認知局限，為他們植入了『團結、包容、多樣性』的體育價值觀。這種理念將長期影響成都乃至中國的體育發展，鼓勵人們接納小眾運動，拓寬運動參與視野。」
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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