青海：第九屆那達慕大會在海西格爾木開幕
2026-02-24 13:51 4,843次浏览成都8月13日電 (單鵬)為期3天的成都世運會柔術項目12日完成全部賽程。最後一日進行的殘疾人柔術項目中，中國選手斬獲1金1銀。 作為成都世運會新增項目，殘疾人柔術分為肢體殘疾、視力殘疾和智力殘疾3個小項，共設3枚金牌，吸引了全球36名運動員參賽。 殘疾人柔術是殘疾人運動員個人防衛策略的套路展示，每隊由兩名殘疾人運動員或一名殘疾人運動員和一名非殘疾人運動員組成。每支隊伍須展示6種攻防動作，裁判員依據標準對每隊選手的攻防動作評分，得分高的隊伍獲勝。 在肢體殘疾混合雙人柔術比賽中，中國選手郭奧、李雨財在決賽中戰勝一對德國組合，奪得金牌。在上午的預賽中，中國組合以90.0分位列六對參賽選手之首，晉級次輪；半決賽中，中國隊大比分擊敗了哥倫比亞選手，挺進決賽；決賽中，中國組合以5分優勢險勝德國組合，為中國隊贏得成都世運會柔術項目的首枚金牌。 李雨財(右一)與郭奧(左一)在比賽中。 記者 呂楊 攝 「超級高興！」決賽後，李雨財大聲喊出了奪金的激動。李雨財的這塊金牌來之不易。失去右小腿的他，每日堅持早、中、晚三練，每天在柔術墊上摔打四五個小時。訓練時他要卸下假肢，單腳在墊子上彈跳、翻滾、摔投。「任何動作都有難點，但只要你每天和它過招，困難就慢慢變成習慣。」李雨財說，「我想告訴所有殘疾的朋友，一定要相信自己，為人生加油。」 在視力殘疾混合雙人柔術比賽中，合作僅有4個月的中國雙人組潘天佑、王文強一路過關斬將，挺進決賽。決賽中，中國隊以6分之差敗給德國隊，屈居亞軍。 王文強(右)與潘天佑(左)在比賽中。 記者 安源 攝 王文強有視力缺陷，比賽當天，他必須戴上眼罩，在漆黑中作戰，起初，眼前沒有一絲光亮的感覺讓他極不適應。但四個月的朝夕磨合，王文強與潘天佑建立了足夠的默契，動作編排、進攻姿勢、防守方式、技術銜接……他們練習了無數次，甚至約定了聲音暗號——聲音的長短、大小代表不同的動作。「比賽後我們直接回去繼續練，備戰今年全運會，爭取最好成績。」王文強說。 智力殘疾混合雙人柔術項目沒有中國選手參加，金牌被一對義大利親兄弟組合摘得。29歲的哥哥納波利·喬瓦尼(Napoli Giovanni)賽後接受採訪時直言獲得金牌心情「超級激動」。喬瓦尼此前是一名柔術運動員，受其影響，比他年輕10歲且有智力殘疾的弟弟也走上了柔術道路。「相比其他運動員，我們配合起來要更容易，因為我們是親兄弟。」喬瓦尼如是說。 至此，成都世運會殘疾人比賽項目圓滿收官。連同日前結束的自由潛水項目，中國殘疾人運動員共奪得5金1銀。(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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