探訪2025世界人形機器人運動會：打造「人+具身智能共生」的通信底座
2026-01-28 21:23 5,452次浏览據網絡平臺數據 截至8月9日8時52分 2025年暑期檔(6月—8月) 電影總票房(含預售)突破80億！ 多部精彩影片先後上映 今年是中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年，一批以銘記抗戰歷史、賡續抗戰精神為主題的影視、戲劇、音樂、舞蹈及美術作品正陸續推出。 其中，抗戰題材影片《南京照相館》總票房已破20億。《東極島》《山河為證》兩部電影將在8月陸續登陸大銀幕，《731》將於9月18日上映。 還有哪些新片定檔？ 快來速查↓ 8月15日：《山河為證》(紀錄片)、《坪石先生》 8月16日：《捕風追影》、《壞蛋聯盟2》(美國，動畫片)、《非人哉：限時玩家》(動畫片) 8月23日：《白衣逆行者》 8月29日：《有朵雲像你》、《脫韁者也》 9月3日：《營救飛虎》 9月5日：《愛的暫停鍵》(挪威) 9月13日：《輕於鴻毛》 9月18日：《731》 超60部中外影片定檔 暑期檔亮點超多 今年暑期檔類型多元、題材創新、供給豐富，超60部中外影片宣布定檔暑期檔，涵蓋歷史、懸疑、動畫、科幻、動作等十餘種類型，為不同喜好的觀眾提供了豐富選擇。 國產影片方面，今年暑期檔的喜劇、懸疑、動畫題材類型的電影較多。 喜劇片《長安的荔枝》改編自馬伯庸的同名小說，講述唐代小吏為完成「荔枝使」任務踏上徵途的故事。喜劇片《你行！你上！》講述了一位少年為了實現音樂夢想，自幼隨父離家求學，最終登上頂級藝術殿堂的故事。 懸疑片《醬園弄·懸案》根據民國時期真實案例改編，從女性視角揭示時代變遷。歷史、戰爭題材電影《東極島》取材自二戰時期發生在舟山東極島的一段真實歷史，講述了1942年，載有1800多名英軍戰俘的日本貨輪「裡斯本丸」在舟山群島附近被美軍潛艇擊沉，東極島漁民救出300餘人並保護3名英國人脫險的故事。 動畫電影《聊齋：蘭若寺》從傳統文化中汲取靈感。影片改編自蒲松齡經典名作《聊齋志異》，採用「1+5」的敘事結構，以一個主線故事串聯起《嶗山道士》《聶小倩》《畫皮》等耳熟能詳的古代經典民間故事。 《羅小黑戰記2》講述了貓妖小黑與師父無限接到一項突如其來的任務，在冒險中迎來關乎成長與抉擇的全新挑戰。影片在保留治癒系畫風的同時，動作場面全面升級，打造適合全年齡段觀看的合家歡動畫電影。
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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