楊洋談與楊陽導演合作的契機
2025-11-08 23:06 1,621次浏览昆明8月4日電 題：俄羅斯「i人」勇闖中國：俄中友好帶來更多機遇 記者 韓帥南 「學俄語必須得會彈舌嗎？」「聽說俄羅斯人的成人禮要去跟熊搏鬥，真的嗎？」在一群新結識的中國朋友中，俄羅斯小夥趙家朋(Artur Demenok)成為焦點。面對一堆天馬行空的問題，他有些尷尬地撓了撓頭，卻依然努力用中文認真回答。 趙家朋在北京遊玩。受訪者 供圖 「00後」趙家朋原本計劃按部就班地在俄羅斯考大學、工作，但父親的建議改變了他的人生軌跡。「我父親說，俄羅斯和中國的關係很好，到中國發展一定會有更好的機遇。」 事實上，趙家朋早在2008年就與中國結緣。當時，他跟隨家人一起前往中國海南省三亞市旅遊。長大後，因籃球技術出眾，他多次到黑龍江省佳木斯市等地參與籃球賽事。風景優美、民眾熱情好客成為他對中國的初印象。 「我很喜歡中國，但第一次聽到父親想讓我到中國留學時，我覺得他有些瘋狂。」趙家朋回憶，因為當時自己沒有學過中文，也自覺能力不足，所以沒聽從父親的建議，但在心中種下了赴中國留學的種子。 2019年，在俄羅斯一所大學就讀一年後，趙家朋下定決心前往中國深造。同年9月，他考取哈爾濱工業大學，正式開啟中國之旅。 「俄羅斯小孩如果不會發彈舌音，會被送去接受專門的訓練。但相比之下，我覺得中文更加難學。」趙家朋笑著說，自己看起來像「i人」(MBTI人格測試中代表內向型的性格特徵)只是因為中文詞彙量不足。 2020年，趙家朋通過預科班考試，並同時被哈爾濱工業大學和雲南大學錄取。為感受中國各地的不同風情，他選擇了雲南大學國際經濟與貿易專業。 不僅如此，他還說服女友一起到雲南就讀，「我女朋友的家人都很支持，他們認為到中國會比留在俄羅斯的小城市有更好的發展。」 但突如其來的疫情中斷了趙家朋前往中國的腳步，他不得不留在俄羅斯一邊上網課一邊打工攢錢。他說，在隨後的三年中，自己曾一度想放棄，但對中國的思念讓他堅持了下來。 趙家朋(左)在雲南西雙版納體驗傣族竹筒雞製作。記者 韓帥南 攝 2023年5月，趙家朋終於得以踏上雲南昆明的土地，「感受著這裡的藍天白雲和鳥語花香，還有一棟棟高樓大廈，我想，眼前的一切，不就是我夢寐以求的生活嗎？」 此後，趙家朋在刻苦完成學業的同時，也努力改變自己的「i人」屬性。不善言辭，就通過籃球進行社交——在球場上，他成功結交了很多中國朋友。他還在社交媒體開設帳號「俄羅斯朋友趙家朋」，分享他品嘗雲南美食、體驗民族風情的日常，已收穫上萬名粉絲。 今年6月，趙家朋從雲南大學本科畢業，他也與其他畢業生一樣面臨著工作或繼續深造的選擇。 「俄羅斯孩子並不會在成年時去與熊搏鬥，這只是一個段子。但大家都希望在成年後能夠儘快獨立。」趙家朋說，為進一步提升和豐富自身，他決定繼續攻讀經濟學方面的碩士研究生。未來，他計劃發揮自己所學，從事俄羅斯與中國之間跨境貿易的相關工作。(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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