駐澳大利亞大使肖千：堅持正確史觀 捍衛國際正義
2025-12-06 12:20 6,273次浏览成都8月9日電 題：國際友人體驗四川非遺 歡聲笑語中感受巴蜀煙火 作者 袁牟知博 「在這個項目中，你是我的『最佳對手』。」8日晚，成都世運會世運廣場啟動，在體育項目展示體驗區，瑞士運動員喬納坦·古斯塔夫松放低身子，溫柔且認真地回應著對面中國小女孩打來的球。一來一回間，球拍碰撞的脆響混著笑聲，落在旁側印著「友誼、公平、健康」的規則展板上。 作為成都世運會的重要配套活動，除含有射箭、合氣道、投擲(拋竿)、軟式曲棍球等項目的體育項目展示體驗區外，世運廣場還設有城市文化展示區、城市科技創新展示區等展區，於8月8日至8月10日、8月13日至8月16日期間12點(周末10點)免費開放，並於18點開啟互動體驗活動。 國家級非遺沐川草龍表演。 記者 田雨昊 攝 城市文化展示區仿佛是巴蜀文化「活態博物館」，匯聚了四川多個市(州)的非遺瑰寶與文創精品：雅安市「龍行十八式」茶藝表演剛柔並濟；樂山峨眉武術表演行雲流水；竹條在巴中竹編匠人手中穿梭，頃刻間化作一件件精巧的竹藝品…… 「這些善意的眼神在鼓勵著我。」國際世界運動會協會部門負責人帕斯卡爾·策勒嘗試模仿剛看過的武術動作，往來遊客向他投去善意的目光。而對他來說，流連於城市文化展示區不僅是一種新奇的體驗，更像「通過一個小小的窗口，感受到成都、四川、中國的魅力。」 啟動儀式前，沐川草龍表演隊在夜色下舞動起栩栩如生的金龍，這來自四川樂山的國家級非遺引起瑞士運動員艾瑪的連連讚嘆。來回攢動的人群中，她感受到與自己的家鄉不同的氛圍，「這麼多的人，這麼多不同的文化，聚在一起，實在是一段很酷的經歷。」 瑞士運動員裡卡多·蘭坎和德國運動員尼娜·霍爾特獲得成都世運會首組「今日最佳運動員」。 記者 田雨昊 攝 依照歷屆世運會傳統，成都世運會首組「今日最佳運動員」獲獎者也被揭曉，分別是奪得世運會首金的瑞士運動員裡卡多·蘭坎和斬獲救生項目兩枚金牌並打破世界紀錄的德國運動員尼娜·霍爾特。面對為自己歡呼的觀眾，裡卡多·蘭坎揚起手中的榮譽證書：「取得世運會首金讓我興奮，這座城市的氛圍更讓我驚喜。」 夜色漸深，但拋竿體驗區的燈光下仍人頭攢動，來自國際拋竿聯合會的艾利克斯不厭其煩地介紹著這項運動的有趣之處。他這麼形容自己這一天的工作感受：「有很多不同國家的人來這裡體驗，有來自美國的，有來自印度的，大家因為體育而聚集在一起，這就是我們熱愛體育、熱愛世運會的原因。」(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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