全國首個區域專屬替代性商業健康保險發布，金融賦能生物醫藥產業創新發展再出實招
2025-11-21 10:12 4,294次浏览8月9日，奉賢海灣國家森林公園內「泥流湧動」、「金鑼齊鳴」。2025強悍泥人挑戰賽（Tough Mudder）上海站激情開賽，作為國際頂級IP賽事吸引了近千名中外「小勇士」挑戰自我。作為賽事配套，海灣好物「go」集市正式開市。泥漿飛濺，吶喊助威聲此起彼伏。本次強悍泥人挑戰賽精準聚焦青少年群體，設Mini Mudder（4-6歲）和Mighty Mudder（7-14歲）兩大組別，涵蓋4至6.3公裡賽道及15-23個特色障礙。140餘支戰隊1004組參賽家庭默契配合在泥濘中攜手闖關，將賽場化為錘鍊勇氣、增進情感的生動課堂。這場國際ip賽事與海灣優質生態的強強聯手，正是海灣鎮深化「體育+旅遊」融合的生動實踐。 2025強悍泥人挑戰賽（Tough Mudder）上海站激情開賽集市聚焦「消費新場景、產業新動能、城市新活力」目標，秉持「綠色低碳」理念，精心匯聚30餘家特色商戶，包含海灣有機水果、非遺手作、林下經濟產品、低碳文創等，讓生態價值轉化為可感可觸的消費活力，不斷彰顯「休閒旅遊+品牌賽事+農墾文化」特色。海灣好物「go」集市將持續發力，打造成為海灣鎮獨具魅力的長期集市品牌IP，它將不僅僅是一個獨立市集，更將作為「活力磁場」，深度融入海灣全年四季的賽事活動矩陣中。開市儀式上，「浪湧五域 潮匯未來」商文體旅農聯盟正式成立。聯盟匯聚區域優質資源，以「體育」為串聯引擎，推動商業、文化、旅遊、農業五大領域從「單兵作戰」邁向「集團衝鋒」，致力於實現三大躍升。資源聚變·體驗升級：整合全鏈資源，打造「一站式運動休閒目的地」，讓遊客停留更久、暢玩更嗨！賽事聚能·激活消費：以強悍泥人等國際賽事為核心，聯盟協同推出專屬優惠權益，以賽聚勢，助力提升區域消費活力。品牌聚力·聲量遠揚：共塑 「活力海灣·運動天堂」城市形象，提升海灣吸引力，拓展國際發展空間。 2025強悍泥人挑戰賽（Tough Mudder）上海站激情開賽為放大賽事效應，賽事預告片登陸奉賢百聯、龍湖天街、愛企谷等核心商圈地標大屏，面向暑期青少年和家庭客群為賽事預熱造勢。同時為激活當地消費，採用「票根經濟」模式，聯動海灣鎮域內12家商戶，將優惠給到每位參賽者。海灣鎮深入踐行人民城市重要理念，立足生態稟賦，著力培育「一靜一動」運動休閒品牌，深耕「運動休閒小鎮」建設，在鞏固西洋棋新人王賽、海灣森林半程馬拉松、鐵人三項、自行車嘉年華等成熟賽事基礎上，拓展極限運動、攀巖、馬術等新興領域，構建多元頂級賽事集群。未來，海灣鎮將繼續以高品質賽事為引擎，依託「浪湧五域 潮匯未來」商文體旅農聯盟的協同效應，加速產業深度融合，持續擦亮「運動休閒小鎮」名片，全面提升區域競爭力，助力奉賢打造「國際戶外運動之城」，為建設高質量戶外運動目的地貢獻海灣力量。
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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