受權發布丨中華人民共和國國務院令 第814號
2025-11-04 04:40 2,438次浏览武漢8月8日電 (梁婷 金翰麟)由湖北交投集團投資建設的武漢至松滋高速公路(簡稱武松高速)仙桃至洪湖段8日零時正式通車，進一步完善湖北高速路網與長江經濟帶骨幹交通結構。 武松高速仙桃至洪湖段正式通車。(無人機圖片)陳文 攝 武松高速是湖北省「九縱五橫三環」高速公路網的關鍵聯絡線，由武漢段、仙桃至洪湖段、萬全至監利段、監利至江陵段、江陵至松滋段(含觀音寺長江大橋)等五段高速組成，線路總長約222公裡。 武松高速仙桃至洪湖段全長47.975公裡，總投資達100.39億元。線路起於仙桃市西流河鎮，止於洪湖市萬全鎮，其中仙桃段36.466公裡採用6車道標準建設、洪湖段11.509公裡為4車道標準建設，設計速度均為120公裡/小時。 武松高速仙桃至洪湖段正式通車。(無人機圖片)陳文 攝 為保障車輛通行便利，武松高速仙桃至洪湖段共設有西流河收費站、彭場收費站、楊林尾收費站和洪湖北收費站。其中，彭場收費站設計車道數為4進6出，西流河收費站、楊林尾收費站和洪湖北收費站設計車道數均為3進3出，可有效提升車輛通行效率。此外，還設有西流河服務區1處，為過往車輛和司乘人員提供休憩、補給等服務。 武松高速仙桃至洪湖段彭場收費站。陳文 攝 該路段各收費站均採用「鋼結構窄道」設計，「智慧雲收費機器人+智慧雲倉」代替部分人工值守收費亭。通過集約化智能體設備自助、雲坐席遠程協控以及智能化後臺賦能，實現信息共享與資源整合，為過往司乘提供更準確、高效、安全的收費服務，實現少人、無人智能化運營。 當前正值旅遊旺季，公眾可從彭場收費站快速到達沔陽小鎮、沔城風景區等景點，體驗萬畝排湖的水鄉風情，品嘗沔陽三蒸、九味桌盒等特色小吃。 同時，武松高速仙桃至洪湖段項目通車後，可改善仙桃市東南部與洪湖市中北部地區的交通條件。沿線分布眾多經濟發展重鎮與特色產業區域，如全國非織造布製品名鎮彭場鎮、洪湖北水產產業強鎮黃家口鎮等，將藉助交通便利推動產業升級、促進區域間經濟協同發展。(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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