7月末中國M2同比增長8.8%
2026-01-17 16:53 1,528次浏览興安盟8月12日電 題：那達慕上的「小孩哥」「小孩姐」：血脈裡的文化基因煥發新生機 記者 張瑋 12日，2025興安盟那達慕大會進入最後一個比賽日，蒙古族傳統體育項目「男兒三藝」——搏克、賽馬、射箭也給了孩子們展示的平臺。 賽場內外，400多名穿著蒙古袍的「小孩哥」「小孩姐」格外亮眼，他們用稚嫩卻堅定的腳步，讓流淌在血脈裡的文化基因煥發新生機。 圖為2025興安盟那達慕開幕式現場。 寶音德力格爾 攝 跤服裡的三代傳承 搏克為蒙古語，具有結實、團結、持久之意，漢語譯為摔跤。在內蒙古草原上，搏克已有近兩千年的歷史，不論祭敖包，還是舉辦那達慕，它都是不可缺少的主項。 那達慕的搏克賽場永遠是沸騰的，幾平方米的賽場被觀眾圍得裡三層外三層，選手們身穿牛皮或帆布製成的"卓德格"(半袖坎肩)，揮舞著壯實的雙臂，跳著模仿獅子、鹿、鷹等姿態的舞步入場，個個宛如草原上的巴圖魯(蒙語，意為勇士)。 13歲的白志文是兒童組中的佼佼者。隨著裁判一聲號令，比賽開始，只見他穩穩地抓住對手"卓德格"的腰間部位，雙方四目炯炯，分毫不讓。分秒間，白志文將對手摔倒在地。陽光下，他身上的"卓德格"閃著光。 「我5歲就跟著爺爺學搏克了。」白志文抹了把臉上的汗，眼裡藏著超越年齡的沉穩，「搏克要求選手腰、腿部動作協調配合，在對抗中充分顯示自己的力量和技巧。」 白志文出生在烏蘭毛都草原上的牧民家庭，爺爺和父親年輕時都是那達慕搏克賽場上的常客，如今接力棒傳到了他手上。 第一次參加那達慕時白志文才9歲，面對比自己高半個頭的對手，他嚇得攥著父親的衣角不敢上場。「爸爸說，搏克手的跤服裡縫著勇氣，不可以認輸。」 那天，白志文咬著牙比完全場。如今，他已是連續四年徵戰那達慕的「老將」，跤服的袖口磨出了毛邊，卻承載著三代人的信念：「爺爺說，搏克不光是比力氣，更是比智慧和尊重。」 圖為搏克賽場上，白志文(左一)與對手較量。 王鈺 攝 女孩子也能把箭射得很遠 射箭，蒙古語稱「蘇日哈日布那」。古代，神射手在草原上享有很高的榮譽。在蒙古族傳統中，「男兒三藝」常被視為男性專屬，而現在越來越多的草原姑娘加入其中。 拉弓、瞄準、放箭……12歲的扎賚特女孩包於彤站在靶場上，眼神專注，動作一氣呵成，箭穩穩落在靶心上。 這是包於彤第三年參加那達慕射箭比賽，而她與弓箭的緣分，始於姐姐包於鑫的背影。 「姐姐拉弓的時候，像草原上的雄鷹。」包於彤說，16歲的姐姐是當地小有名氣的射箭手。3年前，她纏著姐姐教自己射箭，「一開始連弓都握不穩，姐姐就用布條把弓柄纏粗，讓我能抓得更牢。」 在一次練習中，包於彤的手指被弓弦勒出了血，哭著想放棄，姐姐卻把自己磨出厚繭的手伸給她看：「你看，繭子是弓箭給勇敢者的勳章。」 「姐姐說，射箭要心淨，就像草原的天空一樣。」包於彤的箭袋裡，一直裝著姐姐送給她的第一支木箭，「我和姐姐想讓更多人知道，女孩子也能把箭射得很遠。」 圖為包於彤站在靶場上專注地射箭。 王鈺 攝 「等明年，我們一定贏。」 蒙古族素有「馬背民族」之美譽。據《清稗類鈔·技勇類》記載，「蒙古族人不論男女孩老幼，未有不能騎馬者，其男女孩童自五歲即能騎馬，馳驅於野」。 11歲的那日蘇自幼和父親騎馬，後來學著賽馬。「每天天沒亮我就起床練習，從騎馬慢跑開始，到後來能在草原上飛馳。」 賽馬的激情總帶著風的速度，只是今年的那達慕賽道略顯安靜——因場地調整，賽馬項目臨時取消。那日蘇牽著他的馬兒站在圍欄外，久久不願離去。這匹慄色小駿馬是他10歲生日時父親送給他的禮物。為了今年的比賽，他們已經準備了半年。 那日蘇記得，有一次練習時馬受驚狂奔，他死死抓住韁繩不敢鬆手，最後被甩在草地上，膝蓋磕出了血。父親沒扶他，只是說「真正的騎手，要懂馬，更要懂自己」。那日蘇聽後爬起來，又跨上了馬背。 雖然今年沒能站在賽道上，那日蘇卻把父親的話記在心裡：「賽馬比得不是快慢，是騎手和馬之間的相互信任。」 那日蘇給馬兒梳著毛，輕聲說：「等明年，我們一定贏。」風拂過草原，仿佛在應和他們的約定。(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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