杭州機場聽障志願者自製手卡解旅客問路難題
2025-11-11 05:44 8,485次浏览8月5日，工作人員為貴州代表隊的一名選手包紮傷口。 新華社記者 阿曼 攝 新華社烏魯木齊8月5日電(記者董博婷、孫少雄)5日，由全國婦聯、國家民委、國家體育總局主辦的「石榴花開 青春綻放」全國青少年女子足球民族團結友誼賽，在新疆喀什大學新泉校區體育場開賽。 8月5日，在全國青少年女子足球民族團結友誼賽開幕式上，上海代表隊選手入場。 新華社記者 阿曼 攝 據悉，本次比賽共吸引來自全國的21支代表隊參賽，300餘名球員均為12至14歲女學生。5天賽期裡，她們將在綠茵場上揮灑汗水、奮力逐夢，讓青春的朝氣與拼搏的鋒芒在賽場盡情綻放。 這是8月5日在新疆喀什市拍攝的全國青少年女子足球民族團結友誼賽開幕式現場(無人機照片)。 新華社發(杜曉斌攝) 「以足球為紐帶，促進各族青少年交往交流交融，讓中華民族共同體意識深植各族青少年心靈，讓熱愛足球的『小玫瑰』盡情在綠茵場上收穫成長，太有意義了！」山東隊主教練劉翀由衷讚嘆。來自四川隊的12歲彝族球員比曲麼日牛動情地說：「這次比賽讓我第一次走出涼山，來到新疆，這裡的人都很熱情，和有足球夢想的同學們一起踢球，我太高興了。」 8月5日，新疆代表隊選手與貴州代表隊選手在比賽中。 新華社記者 阿曼 攝 友誼賽期間，球員們還將觀看「傳承好家風 共築家國夢」民族地區家庭學用國家通用語言文字展示活動，參觀喀什地區博物館和科技館，在交流研學中厚植家國情懷，鑄牢中華民族共同體意識。 8月5日，貴州代表隊的一名選手在比賽間隙補水。 新華社記者 阿曼 攝 近年來，全國婦聯將體育運動作為促進各民族婦女兒童和家庭交往交流交融的橋梁紐帶，助力新疆打造「石榴花·追夢女孩」青少年女子足球隊，截至目前已組建球隊268支。 8月5日，新疆代表隊選手與貴州代表隊選手在比賽中。 新華社記者 阿曼 攝
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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