誰來支撐中國飛盤運動走得更遠？
2026-03-23 03:26 2,736次浏览雲南安寧8月14日電 (記者 李京澤)8月14日，中共中央政治局委員、外交部長王毅在雲南安寧會見來華出席瀾湄合作第十次外長會的泰國外長瑪裡。 8月14日，中共中央政治局委員、外交部長王毅在雲南安寧會見來華出席瀾湄合作第十次外長會的泰國外長瑪裡。 記者 蔣啟明 攝 王毅表示，今年是中泰建交50周年暨「中泰友誼金色50年」。半個世紀以來，無論國際風雲如何變幻，雙方始終堅定相互支持，推進各領域務實合作，「中泰一家親」更加深入人心。在新的歷史起點上，中方願同泰方一道，落實兩國領導人重要共識，深化雙多邊戰略協作，推動中泰命運共同體建設結出新碩果，引領瀾湄合作邁上新臺階，為地區和平穩定注入新動力。雙方要保持高層交往，加強互利合作，辦好建交50周年後半場慶祝活動，夯實兩國友好民意基礎。中方願同泰方一道，加快中泰鐵路建設，鼓勵更多企業赴泰投資興業，深挖綠色發展、數字經濟、人工智慧等領域合作潛力，確保地區產供鏈穩定暢通。希望泰方為中國企業提供更多政策支持和便利條件。 王毅指出，瀾湄合作務實高效、互利共贏，已成為最成功的次區域合作機制。瀾湄合作進入第十個年頭，處於承前啟後的關鍵階段。此次外長會在中國安寧舉行，安寧寓意和平、和睦、和諧。中方願同泰方發揮共同主席國作用，確保會議取得圓滿成功，維護團結合作大局，維護地區和平穩定。 瑪裡表示，泰中關係過去50年成果豐碩。泰方期待同中方共同推動雙邊關係持續健康發展，深化泰中友好，讓泰中關係的下一個50年在雙多邊領域都取得更多合作成果。安寧是個美麗的現代化小城，體現了中國的發展理念和成就，值得學習借鑑。泰方高度重視瀾湄合作，相信在中國的戰略引領下瀾湄合作將走深走遠，為區域繁榮穩定發揮更大作用。 雙方就泰柬邊境局勢交換意見。王毅表示，中方支持泰柬雙方加強對話協商，重建互信，重歸於好，支持東協以「東協方式」解決好東協內部的問題。中方願根據雙方意願提供必要協助。瑪裡高度讚賞中方客觀公正立場和為推動局勢降溫發揮的建設性作用。(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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