統戰文化潮湧 唱響新時代同心曲
2026-02-16 02:42 5,176次浏览上海8月9日電(繆璐 陳惠晗)2025年全國橋牌綜合錦標賽8日在上海市嘉定區正式開賽。這項賽事是國內規模最大、賽制最豐富的綜合性橋牌賽事之一，依託上海濃厚的體育競技氛圍，為推廣橋牌文化、培養橋牌人才提供有力平臺。 8月8日，2025年全國橋牌綜合錦標賽在滬開賽。(主辦方供圖) 一百年來，定約橋牌從誕生到不斷普及，逐漸走向大眾舞臺，成為跨越年齡與文化的智力運動代表。此次全國橋牌綜合錦標賽在滬舉辦，為智力運動與城市發展注入了新動能。 本次錦標賽為期十天，共包含公開團體賽、女子團體賽、混合團體賽等14個項目、22個組別，所有橋牌愛好者均可報名參賽。賽事覆蓋多年齡段，最低參賽年齡段是U16組別，充分彰顯橋牌運動「全年齡、全人群」的獨特魅力，構建出多層次、開放式的橋牌競賽體系。截至目前，已有來自全國各地的近600支隊伍與組合報名參賽，參賽人數超過2000人次。 除混合團體賽、青年團體賽(U16、U16女子)外，其餘項目仍在報名中，橋牌愛好者們可通過中國橋牌網2025年全國橋牌綜合錦標賽專題頁面報名參賽。青年團體賽(U21、U26)將於8月8日22點截止報名；公開團體賽、女子團體賽截止時間為8月10日22點；其他上午開賽的項目報名截止時間為開賽前一天的22點；下午開賽的項目報名截止時間為當日13點。 繼7月在滬舉辦的全國橋牌A類俱樂部聯賽、全國橋牌青年聯賽後，本次全國橋牌綜合錦標賽進一步拓展橋牌運動的外延潛力，積極探索「破圈」新路徑。 本次錦標賽舉辦地選址上海嘉定，依託舉辦地地標資源，通過「文旅商體展」聯動，進一步拓展橋牌運動的商業邊界，助力將專業賽事轉化成區域發展的新動能。 賽事期間，主辦方在賽場休息區特別設置「橋牌集市商貿區」，匯集文創、非遺、文旅、展覽、餐飲等多元業態，集中展示嘉定本土特色，並推出多款融合橋牌元素的賽事紀念品，為參賽選手在競技之餘帶來沉浸式的文化體驗。 此次全國橋牌綜合錦標賽以「賽事+」模式將競技與文化體驗、旅遊推介、商業展示有機融合，全面拓展賽事的價值與影響力。這一創新模式不僅豐富了智力運動的內涵，更搭建起賽事與城市協同發展的新平臺。(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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