廣東省新增報告基孔肯雅熱病例數呈現連續下降趨勢
2025-11-25 04:38 1,249次浏览為持續推進「陽光政府、服務政府、開放政府」建設，強化公眾應急意識與消防安全素養，普陀區8月「政府開放月」活動多點發力，先後在萬裡消防站、普陀區公共安全教育館開展系列主題活動，為市民打造了一場場別開生面的安全探索之旅。作為「政府開放月」活動的首周亮點，萬裡消防站迎來了周邊社區的大小朋友們。在消防員的帶領下，大家首先走近消防車，詳細了解每輛消防車的功能用途，以及滅火防火服、空氣呼吸器、破拆工具等消防裝備的特性。當消防員示範並邀請參與者試穿滅火防護服時，厚重的服裝讓大家真切感受到消防員出警時肩頭的「重量」，深刻體會到這份職業的艱辛與擔當。通過近距離的互動，不僅拉近了公眾與消防工作的距離，更以寓教於樂的方式普及了消防安全知識，提升了自防自救能力。除了消防站的沉浸式體驗，普陀區公共安全教育館的主題活動同樣亮點紛呈。普陀區應急管理局聯合國防動員辦公室在區公共安全教育館接力開展主題活動，以「走進國防動員共築安全基石」為核心，打造集互動體驗、實操演練、知識普及於一體的「沉浸式安全探索之旅」。活動聚焦應急管理主責主業，設置多個特色體驗區。如在政策解讀區，工作人員圍繞《普陀區應急避難場所管理辦法（徵求意見稿）》，詳細講解避難場所的分類、功能及管理規範，並指導大家通過「隨申辦」平臺快速查找附近避難場所，解決「去哪避險、怎麼找、誰來管」的關鍵問題。防災減災實訓區通過煙熱逃生、隱患排查等模擬場景，讓參與者掌握火場避險、緊急疏散等實用技能，結合自然災害知識問答，強化對暴雨、颱風等本地高發災種的應對能力。消防體驗區藉助電器火災成因實驗臺、模擬滅火器操作等，搭配火災案例視頻與燃燒對比演示，讓「安全用電、科學用火」理念深入人心；針對電動自行車火災治理這一熱點，現場通過電池過熱起火實驗裝置，直觀展示短時間內的燃燒過程，結合典型案例強調「禁入樓入戶、禁室內充電」的重要性，從源頭警示風險。兩場活動雖聚焦不同場景，卻同樣以「看得見、聽得懂、學得會」為目標，通過沉浸式體驗和專業講解，讓參與者在互動中提升安全意識與應對能力。下一步，普陀區將以「政府開放月」為契機，持續依託「五進」（進企業、進農村、進社區、進學校、進家庭）宣傳，深化基層安全教育與實訓體驗，加強與社會各界的交流合作，不斷夯實城市安全發展基礎，為構建平安和諧社會環境添磚加瓦。
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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