今年前7個月廣西友誼關口岸進出口貨值達3385.7億元
2026-03-02 06:04 2,514次浏览暑運期間，高溫疊加暴雨，讓南方地區不少車站進入蒸煮模式。45攝氏度的高溫下，旅客和列車的用水量都大幅增加，誰為高鐵「解渴」？跟隨記者的鏡頭去廣州南站尋找答案。 下午三點半，是廣州南站的客流高峰期。暑運以來，車站每天到發旅客超過62萬人次，接發列車875列。 穿行在密集的車流、人流中，記者感受到股道間熱浪翻滾，此時溫度已經達到45.4攝氏度，進站列車的空調還在不斷排出熱風，46歲的上水班班長鄧俊峰和工友們衝進熱浪中，給列車加水。 國鐵廣州局廣州南站上水班班長 鄧俊峰：因為列車水箱容量是有限的，不可能滿足全程用水，我們要盡力給它補滿，保障旅客旅途的用水自由。 鄧俊峰告訴記者，平時每列車運行一趟用水5噸至6噸，進入夏天，旅客飲水、列車自身耗水量都在增加，他們每趟車要多加2噸到3噸水。 G810次列車進站，核對車次無誤後，他拖著長長的水管一路小跑來到列車注水口，手腕發力一擰，沉重的槍頭精準嵌入注水口，此刻汗水也正順著他的臉頰滾落。 國鐵廣州局廣州南站上水班班長 鄧俊峰：像這種跨線列車，一般只有10分鐘的作業時間，我們還要留出幾分鐘復檢，所以對我們的作業要求也挺高，作業強度也非常高。 一趟車進站，從車頭走到車尾上水、再復檢回來，就要走上一公裡。鄧俊峰和同事們，從早上6點半一直幹到深夜12點，一趟接一趟的列車，中間幾乎很少有停歇的時候。 這條在鄧俊峰手中拖拽的水管，有20米長，30多斤重。彎腰、拉管、插管、注水，每完成一組動作，都是工裝裡的一身汗。一天下來，彎腰數百次，走路3萬多步，這份藏在站臺和高鐵夾縫中的辛苦，給千萬旅客送去了旅途的舒適和清涼。 國鐵廣州局廣州南站上水班班長 鄧俊峰：少擰緊一圈閥門，就有可能影響旅客的用水，慢30秒拔管，就有可能影響整條幹線的調度，而我們上水工要做的就是，當旅客按下用水鍵時，水量永遠充足。 (總臺央視記者 鄭連凱)
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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