【世界說】美智庫：「左手振興製造業，右手扼住供應鏈」 美關稅政策陷入自相矛盾
2026-01-23 20:23 2,482次浏览北京8月12日電(記者 劉星晨)以一冠兩亞的成績，國乒結束了世界桌球職業大聯盟(WTT)橫濱冠軍賽的徵程，陳幸同擊敗隊友孫穎莎登頂女單冠軍，王楚欽不敵張本智和獲得亞軍。 本次比賽，國乒女隊發揮穩定，戰勝了早田希娜、大藤沙月等多位實力派選手，無人在外戰中被淘汰的她們提前鎖定了冠亞軍。 WTT橫濱冠軍賽男、女單冠軍自拍。圖片來源：世界桌球職業大聯盟社交媒體 相較之下，國乒男隊的表現有些不盡如人意。決賽中，王楚欽與老對手張本智和相遇。比賽前，二人共有13次交手，王楚欽以12勝1負全面佔據上風。據統計，王楚欽此前已經取得了對陣張本智和的8連勝。但這場決賽中，張本智和自開局便展開搏殺，快速取得了3:0領先，最終在主場以4:2奪冠。 賽後，張本智和脫衣慶祝，用「難以置信」來形容本次奪冠。 圖片來源：日本媒體報導截圖 日本媒體則將張本智和的橫濱登頂定義為歷史性的勝利。採訪中，張本智和透露了取勝的秘訣，他放棄了自己擅長的反手擰拉打法， 「如果我一開始就用它，對手可能就習慣了。我覺得我沒有用它，反而讓對手感到困惑。」 雖然在交手記錄中仍處於下風，但本次的勝利為張本智和增加了不少信心，他表示會在接下來的WTT歐洲大滿貫瑞典站比賽中再次奪冠，也渴望在未來能夠再次向國乒發起衝擊，「一次失敗不會動搖王楚欽的地位，但我希望有一天能對他的位置產生威脅」。 日本桌球男隊主教練岸川聖也表示，張本智和用行動證明，即使是此前戰績不佳，但他依然有機會取勝。 此番是張本智和時隔3年再次獲得WTT系列賽男單冠軍，他將長遠目標瞄準了世錦賽和奧運會，「這是一場令我終生難忘的比賽，它將成為未來與王楚欽對決中的重要心理優勢」。 圖為WTT橫濱冠軍賽男單頒獎典禮。圖片來源：世界桌球職業大聯盟社交媒體 這已經不是國乒男隊第一次出現狀況。體現在世界排名上，前10名選手中，國乒男隊人數已經未能過半。過去一段時間以來，國乒在男單賽場受到了外協會選手極大的挑戰。 前段時間的WTT美國大滿貫上，國乒男單首輪七人出戰四人遭遇出局，林高遠2:3不敵西班牙選手阿爾瓦羅·羅伯勒斯，周啟豪0:3不敵誇德裡·阿魯納，陳垣宇1:3負於利亞姆·皮切福特，梁靖崑2:3遭遇力廉·巴德逆轉。 本次橫濱冠軍賽，同樣有類似結果出現。陳垣宇、薛飛遭遇一輪遊。男單1/8決賽，頭號種子林詩棟2:3不敵德國選手邱黨，無緣八強。男單1/4決賽，向鵬2:4不敵張本智和，無緣四強。 於是又出現了熟悉的劇本，國乒男隊只能依靠王楚欽一人獨挑大梁。 經歷過巴黎奧運會「球拍」事件的意外後，王楚欽變得成熟了不少。他不再只著眼目光所及範圍內的冠軍，而且也關注將成績變得更加可持續。在多次領銜國乒男隊出徵國際大賽的這段時間裡，王楚欽的技術和心態得到了快速提升。 但在密集賽程下，選手的體能也會影響到球場上的狀態，國乒男隊僅依靠王楚欽一人遠遠不夠。以橫濱冠軍賽為例，據統計，本站比賽國乒男隊出戰的11場外戰中，取得了7勝4負的成績，勝率僅為六成。 王楚欽在比賽中。圖片來源：世界桌球職業大聯盟社交媒體 隨著外協會選手與國乒選手之間的實力差距日漸縮小，從張本智和到法國隊的勒布倫兄弟，再到邱黨和雨果等人，「能挑戰甚至戰勝國乒」的想法已經成為越來越多外協會選手的共識。面對對手的輪番衝擊，國乒男隊也在根據比賽情況不斷變化出戰陣容，試圖尋找最佳的人員調配策略。但從目前的比賽內容分析，這種調整的效果並不顯著。 在日趨嚴峻的乒壇格局下，國乒男隊如果不能及時調整狀態，有更多的人站出來幫助王楚欽分擔壓力將會讓更多外協會選手有機會在比賽中提升自信，培養出取勝的情緒。某種程度上，這對於國乒男隊備戰洛杉磯奧運會並不算積極的信號。 其實早在今年5月多哈世乒賽落幕時，中國乒協主席王勵勤便表示，國乒男隊面臨的挑戰和困難較大，大賽的能力和經驗均有待提升。 與女隊相比，國乒男隊目前起伏更大，更渴望有中生代球員在比賽中挑大梁，尤其是面對外戰時敢於出手，敢於擔當。王楚欽曾在採訪中表示，「跟馬龍、樊振東去打比賽，感覺不會輸。有他們在，自己能肆無忌憚地往前衝、往前拼。」 新奧運周期，國乒男隊進入新老交替已然成為現實。現階段，隊伍需要有更多的「英雄」出現，在隊內實現良性競爭的同時能夠一起攜手在國際賽場迎接挑戰。換句話說，國乒男隊在取勝的決心以及比賽鬥志上有待提升。在王楚欽外，隊伍缺少「狼性」的比賽氣質。(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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