雲南核桃產業裝上「數字引擎」
2026-01-19 02:38 2,573次浏览杭州8月9日電(郭天奇)浙江職業足球俱樂部近日發布官方公告，宣布已與中場小將、U22國足球員鮑盛鑫完成續約，本次合約將持續至2028賽季。這名浙江FC青訓2003屆的優秀畢業生未來將繼續為浙江而戰，主教練卡內達麾下的這支年輕的浙江綠城隊也將向著更高的目標前進。 圖為鮑盛鑫。(浙江職業足球俱樂部供圖) 鮑盛鑫是浙江金華人，出生於2003年8月1日，於2015年加入浙江FC青訓。多年來，他是各級國字號隊伍的常客，並於2021年陝西全運會後升入一隊。2023年7月起，鮑盛鑫被租借至上海嘉定匯龍，在為該隊效力的一個半賽季中共出場41次，打入4球，貢獻3次助攻。截至目前，鮑盛鑫共為浙江俱樂部綠城隊出場13次，貢獻1次助攻。 浙江職業足球俱樂部在公告中評價道：「鮑盛鑫是一名攻守兼備的中場多面手，他善於閱讀場上局勢，擅長串聯，後場組織進攻能力強，防守中則善於奔跑、敢拼敢搶、作風頑強，具備一定的防守攔截能力。同時，他還有著出色的腳法及定位球能力。」 值得一提的是，包括鮑盛鑫在內，浙江綠城隊陣中目前已擁有多位「00後」球員。早在賽季初，西班牙籍教練卡內達在接手球隊時就曾表示：「我希望給予年輕球員更多機會，為浙江綠城隊打造未來。」 如今賽季早已過半，卡內達也兌現了當初的承諾。在他的麾下，18歲小將王鈺棟已經成長為球隊的當家球星，後防新星劉浩帆、汪士欽穩坐主力位置，三人順利入選國家隊並貢獻了不俗表現。此外，剛剛升入一線隊不久的20歲小將張璦暉已經實現連場首發，並在對陣武漢三鎮隊的比賽中策劃了絕殺球。 目前，浙江綠城隊8勝5平6負積29分位暫列第五位，近5場比賽4勝1負，狀態火熱。而在上半賽季中，浙江綠城隊曾遇到主力傷病、外援短缺等一系列困難，主教練卡內達在諸多艱難的時刻依舊選擇任用小將，展現了其魄力與長遠眼光。 如今，浙江綠城隊擁有羅馬尼亞國腳米特裡策、巴西中鋒亞戈兩名實力強勁的新援，球隊競爭力進一步提升，王鈺棟、陶強龍、張璦暉、鮑盛鑫等小將也越戰越勇，青春風暴正在激活未來。(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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