深耕細微服務 應急彰顯擔當 —— 成都雙楠樾府項目工程團隊以專業與效率守護家園
2026-01-23 17:22 9,672次浏览文/諸葛瑞鑫 根據最新天氣預報，我國天氣舞臺將呈現「水火兩重天」。 四川、重慶、湖北、安徽、江蘇等地部分地區遭遇暴雨或大暴雨，而上海、江西、貴州等地則拉響高溫橙色預警。 接下來，你所在地區會是什麼天氣？ 川渝至蘇皖一帶降雨持續 8月10日，四川、重慶、湖北、安徽、江蘇等地部分地區出現暴雨或大暴雨。 中央氣象臺預計今明兩天，雨帶依然會維持在川渝至蘇皖一帶，四川、重慶、貴州北部、雲南北部、湖北、湖南北部、安徽、江蘇等地部分地區仍有暴雨或大暴雨，局地有特大暴雨。 隨著高空槽東移，今明兩天華北北部、東北地區也將出現降雨，且伴有雷暴大風等強對流天氣。 預計未來十天，西北地區東南部、華北東部、東北地區、黃淮、江淮、江漢、江南北部、西南地區等地多降雨，降水量較常年同期偏多4至7成，局地偏多1至2倍，降水過程主要集中在11至12日、14至16日和16至18日。 氣象部門提醒，這次過程強降雨區域重疊度較高、短時雨強大、局地累計雨量大，其中四川、重慶、湖北、湖南等地部分地區需警惕持續降雨或局地強降雨可能引發的山洪、泥石流等次生災害，避免前往山區、河谷等地質災害隱患點。 13日起北方悶熱天氣逐漸增多 11日，上海、江西、貴州等地發布高溫橙色預警。未來一周，江南、華南等地仍會持續高溫悶熱天氣，同時北方部分地方的高溫也將「復甦」。 不過，在降雨和冷空氣的共同影響下，今明兩天，長江沿線高溫天氣將明顯縮減，強降雨集中區的部分地區最高氣溫還可能下降至30℃以下，合肥、武漢等城市最高氣溫都將維持在25至29℃左右，體感涼快不少。 但是雨帶南北兩邊都會有高溫出沒，像是陝西、山西、河北多地，11日開始高溫將會「復燃」，並且本周南方大部地區高溫依然耐力十足，如南昌、杭州高溫日數可達6至7天，溼度較大，悶熱感持續。 預計13日，副熱帶高壓將加強北抬，溼熱空氣會再次向北輸送，雖然北方高溫天氣不多，但黃淮、華北等地不少地方體感溫度接近高溫，將體驗悶熱的「桑拿天」。提醒公眾做好防暑措施，儘量減少在高溫時段進行戶外活動，謹防中暑。 沿海地區警惕颱風「楊柳」 據「中國天氣」，今年第11號颱風「楊柳」的中心今天上午8點鐘位於中國臺灣臺東市東偏南方向大約1270公裡的西北太平洋洋面上，強熱帶風暴級，中心附近最大風力11級(30米/秒)。 預計，「楊柳」將向偏西方向移動，強度先略有加強，最強可達颱風級(33米/秒，12級)，然後逐漸減弱，並向臺灣以東洋面靠近，將於13日白天以強熱帶風暴級(25-30米/秒，10-11級)登陸臺灣東部沿海，穿過臺灣島進入臺灣海峽，強度進一步減弱，13日夜間至14日早晨以熱帶低壓或熱帶風暴級(15-20米/秒，7-8級)登陸福建東部沿海，之後逐漸減弱消散。 從目前的天氣系統配置來看，「楊柳」未來的動向仍有很大不確定性。 中國天氣網首席氣象分析師信欣介紹，颱風後期的強度變化將對其路徑產生影響，「楊柳」強則路徑偏西，弱則偏北。有一定的可能性將先登陸或擦過臺灣，再影響福建、浙江。也可能由於強度較弱，在東海北部或臺灣海峽減弱消失。 綜合自中國氣象局、中國天氣網
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。
伊人下载
「活动」首次登录送新手大礼包
- 软件大小: 867.42MB
- 最后更新: 2026-01-23 17:22
- 最新版本: v7.4.17.6
- 文件格式: apk
- 应用分类:ios-Android 极速直播
- 使用语言: 中文
- : 需要联网
- 系统要求: 4.17以上
客服热线：132-3495-1546
97386
68
46
87
31685
74
2026-01-23 17:22
94253
58
2026-01-23 17:22
26413
93
2026-01-23 17:22
23765
26
2026-01-23 17:22
67813
91
2026-01-23 17:22
37985
94
2026-01-23 17:22
39178
95
2026-01-23 17:22
24317
53
2026-01-23 17:22
35492
42
2026-01-23 17:22
15628
92
92738
48
35
16275
98
57628
64832
64
29
52
42679
52
