廣西防城港舉辦多民族婚禮活動
2026-03-08 18:37 3,371次浏览香港8月10日電 第十八屆香港青少年軍事夏令營暨第十二屆香港大學生軍事生活體驗營閉營典禮10日在中國人民解放軍駐香港部隊(簡稱「駐香港部隊」)新圍軍營舉行。來自香港190餘所中學和高校的約500名學員回顧總結為期10天的訓練學習生活，展示香港青少年的精神風貌。 8月10日，第十八屆香港青少年軍事夏令營暨第十二屆香港大學生軍事生活體驗營閉營典禮在中國人民解放軍駐香港部隊(簡稱「駐香港部隊」)新圍軍營舉行。圖為閉營典禮上舉行的升國旗儀式。 (駐香港部隊供圖) 閉營典禮上，首先舉行莊嚴的升國旗儀式，各方代表分别致辭後，嘉賓為學員代表頒髮結業證書併合影留念。在全場合唱《歌唱祖國》中，活動圓滿結束。 這是香港青少年軍事夏令營和香港大學生軍事生活體驗營首次合併舉辦、同步組織。活動期間，學員們接受了軍事體育訓練、單個軍人隊列動作、徒步行軍和地圖使用等多項課目訓練，觀摩了步戰車、艦艇、直升機等先進武器裝備和「獵人戰鬥」表演，參加了愛國主義和國防知識講座，參觀了「夢起東方——中國夢·強軍夢·香江衛士」主題展覽，觀看了《致敬祖國》主題文藝演出，度過了短暫而充實的軍營時光。 香港青少年軍事夏令營、香港大學生軍事生活體驗營分別於2005年、2011年推出首屆活動，由駐香港部隊與香港特區政府、群力資源中心、香港青少年軍總會等聯合主辦。迄今已有8500餘名香港青少年參加。他們通過軍營鍛鍊，加深了對祖國國情和國防知識的學習了解，深化了對人民軍隊基本情況和優良傳統的理解認識，進一步厚植了家國情懷，強化了國防觀念，錘鍊了過硬本領。 8月10日，第十八屆香港青少年軍事夏令營暨第十二屆香港大學生軍事生活體驗營閉營典禮在中國人民解放軍駐香港部隊(簡稱「駐香港部隊」)新圍軍營舉行。圖為香港特區行政長官李家超(第二排中)等嘉賓為學員代表頒髮結業證書併合影留念。(駐香港部隊供圖) 中國人民解放軍進駐香港28年來，在履行好防務職責的同時，始終注重與香港社會各界加強溝通和交流，積極開展國防教育進校園、香港中小學生升國旗儀式培訓、軍事夏令營和軍事生活體驗營等愛國主義和國防教育活動，常態組織香港市民參觀駐香港部隊「夢起東方——中國夢·強軍夢·香江衛士」主題展覽，持續凝聚建設美好香港、實現民族復興的強大正能量。(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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