韓國前總統尹錫悅的夫人金建希被批捕
2026-03-01 21:57 4,986次浏览漳州8月11日電 (記者 張金川)8月11日上午，位於福建省漳州市龍文區的「漳州110」忠誠館廣場上，一抹亮色引人注目——「漳州110」少年警校全體學員隊列齊整，目光如炬。伴隨著莊嚴的國歌聲，鮮豔的五星紅旗冉冉升起，43名少先隊員代表穿上帶有獨立編號的專屬「校服」，精神昂揚，正式開啟為期4天的「忠誠、勇毅、自強、篤行」之旅。 升旗儀式結束後，學員們步入「漳州110」事跡展覽館(忠誠館)參觀學習。在一件件展品、一段段故事前，他們沉浸式感悟「漳州110」不忘初心、擔當奉獻的為民情懷，愛國愛黨愛人民的信念在心底悄然紮根。 升旗儀式結束後，學員們踏入「漳州110」事跡展覽館(忠誠館)參觀學習。記者 張金川 攝 科技賦能警務的力量，在「漳州110」訓練中心生動展現。機器人、機器狗、無人機等前沿警用裝備的操作演示，讓學員們大開眼界，親身感受到科技如何護航平安、彰顯正義。 參照「漳州110」嚴明的紀律要求，隊列訓練、體能鍛鍊成為學員們每日的必修課。這不僅錘鍊著學員們的筋骨體魄，更在汗水與堅持中磨礪出堅韌不拔、挑戰自我的意志品質，塑造自立自強的過硬作風。 參照「漳州110」嚴明的紀律要求，隊列訓練、體能鍛鍊成為學員們每日的必修課。記者 張金川 攝 充實精彩的警營體驗遠不止於此。本期少年警校以愛國主義教育、警營生活體驗、安全知識學習、紀律作風養成等課程為核心，從基礎警務技能實訓、警用無人機操作、模擬射擊到急救知識培訓、機器狗無人機趣味互動……學員們將全方位領略現代警務的科技魅力。 機器狗趣味互動。記者 張金川 攝 「漳州110」少年警校於2024年7月揭牌成立，依託「漳州110」基地建立。據「漳州110」少年警校相關負責人介紹，少年警校以傳承弘揚新時代「漳州110」先進事跡為辦學理念，旨在培養青少年愛國奉獻、追求正義的崇高理想和「當警察，做英雄」的情懷志向。 該負責人表示，少年警校不僅是青少年體驗警隊訓練、打開新世界的小窗口，更是一座鍛造精神、淬鍊品格的大學校。在接下來的課程中，漳州團市委、市少工委還特別邀請了漳州市紅十字會、青少年活動中心開展專題授課，並由漳州市醫院提供全程專業醫療保障，確保學習之旅安全無憂。(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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