北京三區發布暴雨黃色預警，部分地區小時雨強將超50毫米
2025-11-01 08:28 5,479次浏览今天下午，在成都體育學院三岔湖校區遊泳館內，全場觀眾都在屏息注視著泳池水面。此時，在泳池邊，中國自由潛水殘疾人運動員龍鄧喜浮出水面，摘除鼻夾，對裁判做出「OK」手勢。隨後，裁判高舉白牌認定成績有效，整個場館瞬間爆發出雷鳴般的掌聲。 自由潛水要求運動員用一口氣在泳池中折返，遊距最遠者獲勝。龍鄧喜以134.5米的成績，領先第二名12.5米，在成都世運會殘疾人自由潛水男子動態無蹼 FFS1-FFS2決賽中收穫一枚金牌，這也是中國殘疾人運動員在世運會自由潛水項目歷史上的首枚金牌。 半小時後，中國隊運動員黃詩雨在殘疾人自由潛水女子動態有蹼 FFS1-FFS2決賽中，以149.5米的成績登頂。中國隊一日雙冠的精彩表現，將殘疾人自由潛水這項新興運動帶入公眾視野。 殘疾人自由潛水是本屆世運會首次增設的2個殘疾人專項之一，中國隊則是首次選派殘疾人運動員參加世運會，龍鄧喜因此首度站上國際大賽的舞臺。 賽後，龍鄧喜向記者坦言，平時訓練時，他經常和健全人運動員交流技術細節，包括水下呼吸技巧、潛水動作要領以及心理調節方法，這些交流讓他受益匪淺。「得知要來參加世運會時，我非常激動，能和健全人運動員一起參賽，這種融合交流的機會非常難得。」龍鄧喜在採訪中難掩興奮的心情。 中國殘疾人自由潛水國家隊教練董凡創在接受記者採訪時表示，世運會首次設置殘疾人自由潛水比賽，對於推廣這個小眾項目是一個非常好的契機。「世運會的頂級賽事平臺將吸引更多殘障和健全人士參與這個項目，擴大自由潛水的人群基礎。」 除了殘疾人自由潛水，即將於8月12日開賽的殘疾人柔術則是本屆世運會增設的另一個殘疾人運動項目，共有36名殘疾人運動員參賽。而9日結束的射準射箭比賽更是開創了世運會殘疾人運動員與健全人運動員同場競技的先例。 賽前，裡約帕運會冠軍、中國殘疾人射箭運動員艾新亮在接受記者採訪時說：「這次世運會是我職業生涯首次與健全人運動員站在同一片賽場，這對我來說是莫大的鼓舞，也是我期待已久的事情。」艾新亮希望這次經歷能激勵更多殘障人士勇敢踏上運動場，感受體育的魅力，融入社會生活，為殘疾人體育培養更多後備人才。 據悉，成都世運會特別增設殘疾人自由潛水和殘疾人柔術等項目，旨在為殘疾人運動員提供更多的展示平臺，進一步推動殘疾人體育事業的發展，促進殘健共融。這一創新舉措，也意味著世運會這一國際綜合性體育賽事在包容性和多元化方面邁出重要一步。(本報成都8月10日電)
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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