從風電到氫能，中歐綠色聯動繪製合作新圖景
2025-12-12 11:59 5,482次浏览天津8月8日電 (記者 周亞強 王君妍)記者8日從天津市多部門獲悉，該市接連發布暴雨藍色預警和海上大風藍色預警信號，並啟動市防汛四級應急響應。 據天津市氣象臺當天13時15分發布的暴雨藍色預警，預計8日傍晚到夜間，天津市中心城區及環城四區、靜海區、濱海新區將有大到暴雨(40-70毫米)，個別點雨量可達100毫米以上，最大小時降雨量30毫米以上，同時局地伴有雷電和6-8級短時大風；其他地區中到大雨。天津海洋中心氣象臺於16時15分發布海上大風藍色預警，預計8日夜間至9日白天，天津港海域、南港海域、天津港錨地海域、渤海中部海域將有東到東北風6-7級，陣風8-9級。 據了解，此次強降雨過程對流性明顯、極端性強，局地雨強大，並伴有雷暴大風，受前期降雨影響，天津市土壤含水量飽和度高，大清河、中亭河等部分河道仍處於較高水位運行，易誘發河道洪水、城市內澇、山洪和地質災害，防汛形勢異常嚴峻。 天津市防辦經組織聯合會商研判，依據《天津市防汛抗旱應急預案》有關規定，已於8日10時30分啟動市防汛四級應急響應；天津市水務局決定於當日10時起，將針對大清河系四級應急響應調整為洪澇災害防禦四級應急響應。 天津市應急管理局同時發布自然災害風險提示，要求各級責任人高度關注下沉地道、低洼易積水片區、地下空間、人員密集場所、山洪地質災害隱患點及工程險工險段，提前落實現場檢查、應急排水、道路管控、群眾轉移等「關、停、限、避」防範措施，確保安全。呼籲市民密切關注天氣，合理調整出行，減少室外活動；外出避開燈杆、廣告牌、圍擋；行車避繞下沉地道、隧道等低洼易積水區域；遠離河道、水庫及山洪地質災害易發區。發現險情或受困，應立即撤離避險並向相關部門求助。(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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