探秘武夷山國家公園 近距離接觸昆蟲精靈 武夷山國家公園福建片區已發現62個新物種
2025-11-05 08:56 1,638次浏览成都8月8日電 (袁牟知博)8日，成都世運會救生項目迎來首個比賽日，全天共產生8枚金牌。其中，女子100米混合救生、男子100米混合救生、女子4x50米泳池救生接力三個小項先後誕生新的世界紀錄。德國與波蘭選手分別貢獻精彩突破。 在女子100米混合救生決賽中，德國選手尼娜·霍爾特以1分03秒69的成績強勢奪冠，將自己在2024年創造的原世界紀錄縮短兩秒。這是她在成都世運會的首枚金牌，也是德國隊的首金。 「我嘗試了無數種訓練方法，現在仍不敢相信能突破自己的極限！」賽後她難掩激動，言語中滿是驚喜。而在隨後的女子4x50米泳池救生接力決賽中，尼娜·霍爾特與隊友延續強勢表現，以默契配合再次奪冠，將該項目世界紀錄收入囊中。 「成都熱情的城市氛圍讓我充滿力量。」尼娜·霍爾特特別提到開幕式的感動，「當煙花在夜空中綻放，全場觀眾的歡呼讓我瞬間充滿鬥志，這種溫暖的力量讓我深受感動。」 男子100米混合救生決賽中，波蘭選手傑赫扎克·卡西佩爾在50米轉身後才實現逆轉，打破已保持4年的世界紀錄，為波蘭代表團拿到成都世運會首金。 義大利選手弗朗切斯科·伊波利託在男子200米超級救生決賽中，以穩定發揮奪得金牌。 作為兼具實用性與競技性的獨特項目，救生運動起源於十八、十九世紀的歐洲，從單純的救援行動逐漸發展為規範的競技體育。在比賽中，運動員需要展現救援技巧，包括水下打撈假人、藉助浮標拖帶假人等；團體項目則以接力形式展現這些技能。同時，運動員以最快的速度完成既定遊進距離，用時最短者獲勝。 「這項運動的魅力就在於其不僅展示了運動員的實力，還是對人道精神的體現。」男子50米假人救生世界紀錄保持者、紐西蘭選手弗格斯·伊迪的評價道出了項目精髓。 救生項目按比賽場地主要分為泳池救生和海浪救生兩類。成都世運會設項為泳池救生，下設16個小項，包括50米假人救生、100米混合救生、100米腳蹼假人救生等，賽程為期2天。(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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