舞劇《孩兒枕·家和興》現雅宋市井煙火 將亮相「荷花獎」終評
2026-03-02 01:55 7,498次浏览嚴格執行黨的紀律，準確運用「四種形態」，實事求是、毋枉毋縱，抓早抓小、防微杜漸，把從嚴管理監督和鼓勵擔當作為統一起來，使幹部在遵規守紀中改革創新、幹事創業。 ——習近平2025年1月6日在二十屆中央紀委四次全會上的講話 公元92年，六月戊戌日 東漢都城洛陽天降日蝕異象 一場關乎國運的較量也開始醞釀 時年，漢和帝年僅14歲 其養母竇太后臨朝稱制 竇氏外戚權傾朝野、黨羽蔽日 若放任此勢，漢室將傾 丁鴻，字孝公，今河南漯河人 出身名門，乃一代經學大師 先後受到漢明帝、漢章帝的重用 在朝野上下因日蝕陷入恐慌的時候 他卻敏銳地意識到 或可借「天警」之機 破朝堂危局 是夜，這位東漢大儒 借「天垂象，見吉兇」之說 秘密上書和帝 以日蝕之象喻竇氏專權之害 涓涓細流匯聚成大水可以衝毀山石 青蔥嫩芽成長為大樹可以遮天蔽日 丁鴻勸誡和帝要「杜漸防萌」 趁竇氏之勢還未真正形成時 儘早親政，剷除禍患 丁鴻的奏章使和帝大為震動 他立即授予丁鴻太尉兼衛尉之職 收繳太后兄長竇憲的印綬 幽禁竇太后於宮中 和帝終於親政 漢和帝在位期間，勤勉治國 以班超再通西域 實現了「黎元寧康，萬國協和」 開創了「永元之隆」 晉人韋謏在《啟諫冉閔》中 將丁鴻的「杜漸防萌」 首創為「防微杜漸」 意在壞事剛剛露出苗頭 就加以防備和制止 今天的「防微杜漸」 已升華為全面從嚴治黨道路上 新時代共產黨人應當具備的憂患意識 防微杜漸，非止於言，而在行遠 步入新時代，中國共產黨 正在中央八項規定的標尺下 「謹於微、守於公、擔於行」 以「堤潰蟻孔，氣洩針芒」的警醒 將紀律之網織於毫末 在「不忘初心」中涵養浩然正氣 於「牢記使命」裡書寫為民情懷
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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