（抗戰勝利80周年）福建省紀念中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年文獻展吸引民眾
2025-12-18 14:13 2,349次浏览海南文昌8月11日電 (莊曉珊)2025年「九九杯」海南(文昌)鄉鎮排球聯賽(下稱海南「村VA」)決賽10日晚在海南文昌市文城鎮開打。這場覆蓋海南11個市縣、32支隊伍的鄉村排球盛宴，以「排球+」的多元融合模式，展現海南鄉村體育的蓬勃活力。 8月10日晚，2025年「九九杯」海南(文昌)鄉鎮排球聯賽決賽在海南文昌市文城鎮開打。(莊曉珊供圖) 文昌的排球運動已有百年歷史，從椰林海灘到田間地頭，「村村有球場，人人會打球」的場景是當地生活的真實寫照。本屆「村VA」自6月15日開幕以來，創下多項紀錄：32支隊伍進行68場對決，4場千人村宴場場爆滿，截至8月10日共吸引近80萬人次現場觀賽。 當晚，「一起趣追球」主題巡遊率先點燃賽場氛圍。巡遊者們身著氣球服裝，化身文昌熱帶水果、文昌雞、航天太空人等文化符號，從特色市集向球場進發，以創意詮釋「全民追球」的熱情。 冠軍爭奪戰在海口市龍橋鎮動漫戰隊與澄邁縣金江鎮咖啡隊之間展開。兩支隊伍歷經九周鏖戰會師決賽，比賽中精準的扣殺、頑強的防守引得現場歡呼聲此起彼伏。最終，海口市龍橋鎮動漫戰隊憑藉出色表現摘得桂冠。 8月10日晚，2025年「九九杯」海南(文昌)鄉鎮排球聯賽決賽在海南文昌市文城鎮開打。圖為比賽現場。(莊曉珊供圖) 賽事獎項設置充滿鄉土特色。個人獎項中，最佳攻手、最佳防守等得主收穫含公坡香米、邁號咖啡等特產的「文昌好禮」等特色獎品。冠軍球隊收穫小黃牛、文昌雞、電動車及海南銅鼓嶺景區旅遊年卡等獎勵。冠軍獎盃由海南椰雕非遺代表性傳承人親手打造，選材自百餘年樹齡的椰子樹樹格，寓意「椰林深處有排球之鄉」的文化傳承。中國女排前隊長孫玥、中國女排奧運冠軍趙蕊蕊等為獲獎隊伍和球員頒獎，見證榮耀時刻。 賽事期間，村歌、村秀、村宴、村集同步登場，為市民遊客推出一場暑期排球嘉年華。從龍樓鎮的航天主題活動、重興鎮的農趣運動會，到鋪前鎮的糟粕醋長桌宴，文城鎮的咖啡藝術空間展、周末老爸茶薈，賽事深度綁定地方產業，帶動旅遊消費與農產品銷售，成為鄉村振興的生動實踐。 趙蕊蕊在接受採訪時說，九人制排球與鄉土文化的深度結合，使「村VA」成為展現當地鄉村魅力的重要窗口，「這不僅是一場體育賽事，更是多元文化的交融」。(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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