兩艘非法移民船在義大利海域沉沒 已致27人死亡
2026-01-15 21:42 3,847次浏览8月2日電 據國家廣播電視總局微信公眾號消息，廣播電視虛假宣傳醫藥廣告損害廣大人民群眾合法權益，損害廣播電視媒體公信力，社會各界對此反映強烈。8月1日，國家廣播電視總局召開會議，正式啟動虛假宣傳醫藥廣告集中整治工作。 會議強調，各級廣播電視局、廣播電視臺要充分認識加強廣播電視虛假宣傳醫藥廣告治理的必要性和緊迫性，採取有力措施抓好集中整治工作，全面清除虛假宣傳醫藥廣告，切實維護廣大人民群眾合法權益。 會議明確，集中整治工作分兩個階段推進。2025年12月底前，以省級衛視頻道為重點，全面清除虛假宣傳醫藥廣告；同步開展省級臺地面頻道、地市級臺和縣級臺集中整治工作，並取得顯著成效。2026年6月底前，以省級臺地面頻道、地市級臺和縣級臺為重點，全面清除虛假宣傳醫藥廣告，同時防止省級衛視頻道問題反彈。 會議要求，各級廣播電視局要勇於擔當、履職盡責，採取切實舉措，健全完善監測排查、督促整改、約談通報、嚴肅問責等工作機制；各級廣播電視臺要把社會效益放在首位，積極開展自查自糾，堅決糾正違規行為，主動謀求創新突破，確保取得讓人民群眾可感可及的集中整治成效。 國家廣播電視總局將建立虛假宣傳醫藥廣告投訴舉報機制，自8月8日起，採取電話、電子郵件、官方網站、微信公眾號等多種方式，及時受理社會投訴舉報。各省廣播電視局也將自8月8日起，在官方網站建立投訴入口，公布投訴舉報電話。廣大觀眾發現各級廣播電視臺播出虛假宣傳醫藥廣告後，可通過以上渠道進行投訴舉報。
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)
免责声明：本文内容与数据仅供参考，不构成投资建议，使用前请核实。据此操作，风险自担。
黑白直播体育
「活动」首次登录送新手大礼包
- 软件大小: 317.43MB
- 最后更新: 2026-01-15 21:42
- 最新版本: v4.4.11.16
- 文件格式: apk
- 应用分类:ios-Android tvn直播
- 使用语言: 中文
- : 需要联网
- 系统要求: 8.52以上
客服热线：138-2895-5728
54317
67921
21
2026-01-15 21:42
68219
15
2026-01-15 21:42
62794
75
2026-01-15 21:42
74831
57
2026-01-15 21:42
82543
25
2026-01-15 21:42
96178
84
2026-01-15 21:42
82695
16
2026-01-15 21:42
25374
28
2026-01-15 21:42
12456
95
2026-01-15 21:42
51974
71
72
27658
93
58
57
85731
52
19
48
13