加力提升宏觀政策實施效能
2026-01-15 01:18 3,674次浏览西安8月10日電 (記者 張一辰)跳繩運動因兼具競技性與全民參與性，近年來成為全民健身活動中頗受參與者青睞的項目。在陝西，隨著各級跳繩社會組織、俱樂部持續增加，其參與人群不斷擴大、競技水平顯著提升，跳繩運動在當地的發展駛入「快車道」。 圖為小選手在陝西省跳繩公開賽上進行比賽。(賽事組委會供圖) 日前，陝西省跳繩運動協會正式揭牌成立，協會秘書長劉利表示，該協會的成立將凝聚各方力量，搭建起跳繩運動規範化、專業化、體系化、大眾化的發展平臺，進一步推動陝西全省跳繩運動高質量發展，有利於發揮其在科學健身方面的積極作用，提高民眾的身體素質和健康水平。同時，其服務全民健身的效能也越來越強。 記者看到，陝西跳繩運動除了在大眾參與方面持續升溫，在競技層面亦保持了較高水準，已培養出多名世界冠軍。7月25日至8月4日，2025年世界跳繩錦標賽系列賽在日本川崎舉行，陝西省共有17名運動員參加，取得8金6銀2銅的不俗成績。 為進一步推動跳繩運動在陝西的普及與發展，陝西省跳繩公開賽已經連續多年舉辦。今年的比賽，作為2025年陝西省「全民健身日」主題活動的重要內容吸引了400多名不同年齡、不同水平的選手參賽，比賽現場氣氛熱烈，選手們各顯神通，展示出了花樣跳繩的魅力和速度跳繩的激情。此外，載譽歸來的世界冠軍們集體亮相賽場，並與參賽選手們交流切磋。 近年來，陝西省群眾體育賽事蓬勃發展，成為推動全民健身、提升群眾健康水平的重要載體。陝西省群眾體育賽事已構建起省、市、縣、鄉鎮(街辦)、村(社區)五級聯動的賽事體系，使熱愛體育的民眾能夠在家門口找到屬於自己的舞臺。 劉利表示，隨著全民健身理念深入人心，陝西跳繩運動普及推廣和競技水平將獲得持續提升，並為「加快建設體育強省、努力爭做西部示範」提供更多助力。(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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