福州航標處迎戰「楊柳」築牢海上安全線
2026-03-07 21:38 5,792次浏览天津8月12日電 (記者 周亞強 王君妍)記者12日從天津市多部門獲悉，該市於當日發布地質災害氣象風險黃色預警，並啟動市防汛四級應急響應。 據天津市氣象部門預報，12日白天至夜間，天津市中北部有中到大雨(20~40毫米)，個別點暴雨(50~80毫米)，最大小時降雨量30~60毫米；中心城區及南部有雷陣雨(3~8毫米)。海河流域中北部有陣雨或雷陣雨，平均降雨量20~40毫米，局地50~80毫米，個別點100毫米以上，最大小時降雨量40~70毫米；大清河、北三河面雨量15~30毫米。 天津市規劃和自然資源局與天津市氣象局於12日11時30分聯合發布地質災害氣象風險黃色預警：12日12時至13日12時，受強降雨影響，天津市北部山區發生滑坡、崩塌等地質災害的氣象風險較高。 綜合當前降雨預報、上遊來水情況及河道行洪實際，天津市防辦經組織聯合會商研判，依據《天津市防汛抗旱應急預案》有關規定，決定於12日13時啟動市防汛四級應急響應。 據了解，此次強降雨過程對流性明顯，局地性、極端性強，與前期降雨落區高度重疊。受前期降雨影響，天津市土壤含水量飽和度高，大清河、中亭河、潮白新河等部分河道仍在行洪，易誘發河道洪水、城市內澇，薊州山洪和地質災害風險進一步增大，防汛形勢嚴峻。 對此，天津市防辦要求各級責任人立即上崗到位，落實預警「叫應」機制和應急預案，全力做好搶險救援準備。水務、公安、城管等多部門需協同加快城區積水排除、交通疏導和下沉地道封控；各涉農區落實農田除澇；文旅、商務、國動、住建、交通、城管等部門及各區須做好景區、地下空間、在建工地、危房、公共運輸等重點部位的安全防範工作。 據悉，為保障遊客安全，天津市薊州區已決定自8月12日14時起臨時關閉全部景區景點，不再售票接待遊客，後續開放時間另行通知。(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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