浙江國資平臺發布三大百億基金 厚植創新產業生態
2026-01-07 10:53 6,154次浏览蘭州8月9日電 (記者 閆姣)甘肅省政府新聞辦8日晚召開榆中縣山洪災害新聞發布會披露，8月7日18時至8日6時，榆中縣遭短時強降雨天氣，引發山洪災害，共造成2540餘間房屋受損，目前已累計轉移安置民眾9828人。 本次強降雨主要集中在榆中縣南部山區，最大降雨量出現在興隆山，達到220.2毫米。極端強降水天氣極為罕見，是該縣有記錄以來的歷史極值，導致山洪暴發，破壞力巨大。且受災中心區域平均海拔2500米以上，地勢地形複雜、民眾居住分散，加之交通、供電、通訊等大面積癱瘓，給夜間救援帶來了極大困難。 災情發生後，甘肅省委、省政府高度重視，甘肅省防汛抗旱指揮部迅速啟動應急響應機制，第一時間開展救援搶險救災工作，組織應急、公安、交通、消防、電力、通信、醫療等部門投入2700餘名救援人員，出動車輛機械980臺次，準備應急物資8530件(套)。 其間，甘肅省消防救援總隊、森林消防總隊和國家西北區域應急救援中心立即啟動應急響應預案，先後調派蘭州、白銀、定西、臨夏、蘭州新區、訓保6個支隊717名消防救援人員，7頭搜救犬、16艘舟艇趕赴災區緊急救援。 據蘭州市委常委、常務副市長潘喆現場介紹，榆中縣城關鎮、馬坡鄉、小康營鄉、夏官營鎮、新營鎮5個鄉鎮基礎設施，在此次山洪災害中受損嚴重。道路交通方面，公路損毀102公裡，橋梁損毀5座，14個行政村道路阻斷。電力設施方面，7條供電線路受損，4條10千伏供電線路斷電、3條支線受損，停電影響城關鎮、馬坡鄉、小康營鄉等3個鄉鎮37個村。通信設施方面，114個基站中斷。水務設施方面，人飲工程、河道堤防工程受損嚴重，影響2.4萬人正常飲水。農作物受災面積3620畝。 榆中縣委書記崔峰巍介紹說，當地採用投親靠友就近轉移安置、徵用酒店轉移安置、設置集中安置點轉移安置等方式，累計轉移安置民眾9828人。根據受災情況，第一時間調配帳篷、棉被、摺疊床等物資3000多套，設立臨時安置點，確保受災民眾有安全住所和基本生活用具。已調配供應充足的食物和水等生活必需品，滿足民眾日常生活需求。 截至8日18時50分，災害導致10人遇難、33人失聯。失聯人員搜救、基礎設施搶修、民眾轉移安置等應急救援工作正在緊張有序進行。(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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