罪行昭昭！電影《731》揭開活體實驗真相
2026-02-24 00:08 5,764次浏览北京8月13日電 綜合消息：巴勒斯坦伊斯蘭抵抗運動(哈馬斯)代表團13日將就加沙停火事宜與埃及官員會晤。以色列總理內塔尼亞胡12日稱，以色列正尋求達成一項釋放所有被扣押人員的協議，達成「部分協議」的可能性「已經過時」。 據半島電視臺報導，應埃及邀請，由哈馬斯高級官員哈利勒·哈亞率領的代表團將於13日在埃及開羅與埃及官員會晤。 法新社援引一名巴勒斯坦消息人士的話稱，哈馬斯代表團將與埃及官員討論「埃及及其他調解方在停火談判和交換被扣押人員方面的努力」。 路透社稱，一名了解談判情況的巴勒斯坦官員表示，哈馬斯準備重返談判桌，訪問開羅的哈馬斯官員將重申這一立場。 不過，哈馬斯和以色列在關鍵問題上仍存在較大分歧，包括以色列撤軍的程度以及以方要求哈馬斯解除武裝的訴求。 一名哈馬斯官員12日對路透社表示，該組織願意將加沙的治理權交由一個「無黨派屬性的委員會」代為行使。但哈馬斯此前表示，在獨立的巴勒斯坦國建立前，他們不會放下武器。 另一方面，《以色列時報》稱，以政府本周可能派遣談判代表前往卡達多哈就釋放所有被扣押人員及結束衝突進行談判。 以色列《國土報》稱，以總理內塔尼亞胡12日接受採訪時表示，以色列正在尋求達成一項釋放所有被扣押人員的協議，達成「部分協議」的可能性「已經過時」。 美聯社認為，內塔尼亞胡的表態表明，目前加沙停火的重點是達成一次性釋放所有被扣押人員的協議，而非分階段釋放。 世界糧食計劃署12日發出警告，加薩走廊的飢餓和營養不良狀況已達到2023年10月以來的最高水平。聯合國秘書長古特雷斯的發言人迪雅裡克當日說，根據加薩走廊衛生部門的報告，自2023年10月本輪巴以衝突爆發以來，當地與營養不良相關的死亡人數升至227人，其中包括103名兒童。 世界糧食計劃署呼籲以色列當局允許更多援助進入該地區，並加快審批和清關速度，禁止在人道主義車隊和食品分發點附近出現武裝人員或開槍等行為。(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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