投訴維權新規要來了，這些變化請注意
2025-12-18 14:42 6,153次浏览紹興8月8日電(郭天奇)8日，2025中國嵊州全國少兒圍棋公開賽在「圍棋之鄉」浙江紹興嵊州舉行。賽事吸引了來自北京、上海、廣東等20餘個省市的棋院組隊，近500名少年棋手參賽。大賽不僅以高規格的競技舞臺點燃了青少年圍棋熱情，更以「圍棋+文化+旅遊」的創新模式為小城發展注入新動能。 圖為比賽現場。(主辦方供圖) 本次賽事同時也是2025年國家體育總局「全民健身日」圍棋領域主題活動賽場。作為國內少兒圍棋領域的頂級賽事，本屆賽事參賽選手中業餘5段以上佔比超60%。賽事最高可授予業餘7段段位資格，兒童組冠軍亦可獲業餘6段。此外，數據顯示，賽事團體排名獎項的引入使參賽人員數量較去年增長一百餘人。 值得一提的是，作為全國首批「圍棋之鄉」，嵊州每一所幼兒園、市區重點小學配有專項圍棋教練。據嵊州圍棋協會秘書長薛錢江介紹，近年來，嵊州政府與民間協會雙重發力，通過與上海、江蘇等地圍棋協會的交流比賽，定期邀請職業棋手、名師開展教學指導，讓本地青少年在家門口即可接受頂級訓練資源。 目前，嵊州已培養出國內首位職業圍棋世界冠軍馬曉春、世界圍棋星銳最強戰總決賽冠軍童夢成等10位職業棋手，職業棋手數量及段位等級位居國內縣市區前列，業餘段(級)位人才超3000人。 以賽事為支點，嵊州深入推進「體育現代化市」建設，秉持「一場賽事激活一座城」理念。近年來，嵊州成功舉辦中國圍棋名將爭霸賽、中國圍棋甲級聯賽專場等全國性圍棋賽事，其中第三屆、第四屆「嵊州杯」中國王中王圍棋爭霸賽獲評浙江省品牌體育賽事。 賽事期間，主辦方還設計了「圍棋+文化」的福袋抽獎活動，選手們不僅有機會免費品嘗嵊州特色美食，還能沉浸式觀賞越劇經典劇目等。「這種『以賽興城』的模式，正是體育賽事賦能地方文旅發展、激發消費潛力的生動體現。」浙江省圍棋協會監事長朱衛紅說。 從「圍棋之鄉」到「賽事名城」，嵊州通過「賽事引流—消費轉化—文化傳播」模式，推動體育與多元業態深度融合，釋放消費潛力，持續為「富樂嵊州」建設增添動力。(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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