（走進中國鄉村）新疆阿爾塔什村：當年玄奘東歸路 今日高峽出平湖
2025-11-03 21:23 9,965次浏览花樣滑冰國家隊米蘭奧運資格賽和成年大獎賽中國站暨中國杯選拔賽13日在北京收官。王詩玥/柳鑫宇位列冰舞項目榜首；小將張瑞陽排名女子單人滑第一，朱易、安香怡分列二、三位；張嘉軒/黃一航、彭智銘分獲雙人滑與男子單人滑第一名。 張瑞陽在比賽中 趙文宇 攝 按照相關賽程安排，2025年國際滑聯花樣滑冰奧運資格賽將於9月17日至21日在北京舉行，國際滑聯成年大獎賽中國站暨中國杯將於10月24日至26日在重慶舉行。 根據規則，奧運資格賽選拔名額為女子單人滑1個、雙人滑1對、冰舞1對；中國杯選拔名額為男子單人滑1個、女子單人滑2個、雙人滑2對、冰舞1對。 對於最終參賽名單，隊伍將遵照國際滑聯競賽規則，選派國家級及以上裁判員及技術專家現場打分，綜合選拔成績、過往國際滑聯A級賽事表現、競技狀態、心理素質及傷病情況等因素，確定參賽運動員名單。最終名單將在公示後報送國際滑聯確認。 通過本次選拔賽選出的參加國際滑聯花樣滑冰項目奧運資格賽的運動員，將代表中國參加9月份舉辦的奧運資格賽。如在資格賽中勝出，其獲得的資格為國家配額。 在昨日比賽結束後，王詩玥/柳鑫宇位列冰舞韻律舞榜首，朱易排名女單短節目第一，彭智銘位居男單短節目第一，而王瑀晨/朱磊退出了雙人滑的爭奪。 王詩玥/柳鑫宇在比賽中 徐峻傑 攝 13日率先進行的是冰舞自由舞的角逐。順利完賽的王詩玥/柳鑫宇得到114.54分，最終以191.10分排名總成績第一。任俊霏/邢珈寧、肖紫兮/何凌昊、林宇飛/高子健分列二到四位。 女單短節目分數排名第一的朱易在自由滑比拼中最後登場。前程較為順利的她在完成最後一個跳躍動作時出現失誤，手部還在比賽中被劃傷。最終她的自由滑得分為122.61，總成績193.30分排名第二。 朱易在比賽中 徐峻傑 攝 繼昨日後，剛剛升組的17歲小將張瑞陽又有出色發揮，她流暢完成了整套自由滑節目，最終以203.79的總分升至榜首。安香怡、陳虹伊排名第三與第四位。 「沒有那麼緊張，專注於滑自己的節目。」在張瑞陽看來，這是她能夠贏下這場比賽的關鍵所在。雖然仍有一些小瑕疵，但張瑞陽對自己的表現較為滿意。 張瑞陽還透露，未來這段時間，她會努力提升自己的穩定性，特別是在跳躍動作環節。她希望繼續提升狀態，在接下來的比賽中有好的表現。 張瑞陽在比賽中 趙文宇 攝 男子單人滑方面，彭智銘與陳昱東在自由滑比賽中均表現不錯，兩人的總得分也非常接近。最終彭智銘以3.45分的優勢位列第一，陳昱東遺憾排名第二。 由於王瑀晨/朱磊棄權，雙人滑實際僅剩張嘉軒/黃一航一對組合參賽，二人在當日自由滑比賽中得到138.49分。兩位選手賽後雙雙表示，將以隋文靜和韓聰為榜樣，繼續提升自己。
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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