66名中俄律師入選東北亞涉外律師名錄
2025-10-29 18:59 5,421次浏览重慶8月8日電 (張旭 楊思琦)加開的重慶往返張家界「周末高鐵」8日迎來首發。在當天從張家界西站開往重慶東站的G4944次列車終點站，湖南張家界人王珞一說，此次「周末周邊遊」，是她第一次來重慶。 圖為旅客在重慶東站站臺，即將搭乘G4943次列車出發。張旭 攝 中國鐵路成都局集團有限公司重慶車站(下稱「重慶火車站」)發布消息稱，將於2025年8月8日至11日、8月15日至18日、8月22日至25日、8月29日至9月1日加開多趟往返重慶東站、張家界西站的動車組列車。因開行時間鄰近周末，這些列車被媒體和民眾稱為「周末高鐵」。 王珞一說，她是7日晚和丈夫臨時決定「放鬆一下」，在查高鐵票時，「意外」發現有張家界西到重慶東的高鐵票，當即決定出行。而且，兩人已訂周日下午的返程高鐵票，這樣，周一上班不耽誤。 「周末高鐵」的開行，便利了很多人。從重慶出發，到張家界與家人團聚的重慶工商大學學生李明傑告訴記者，親友七人，分別從河南、福建、陝西、重慶前往張家界，準備遊玩五天或者更久，感受當地風土人情、自然風光之餘，亦要好好放鬆。 圖為英國旅客Romain在重慶東站候車。張旭 攝 當天，在重慶東站候車大廳，來自英國的Romain背著鼓鼓囊囊的登山包，一邊拿著翻譯設備，一邊跟周圍的人交流。在當天從重慶東站開往張家界西站的G4943次列車候車點，還有不少「洋面孔」。 「我們有一個感受，重慶往返張家界的外籍旅客特別多。」中國鐵路成都局集團有限公司重慶客運段動車一隊列車長何丹說，暑運期間旅客出行需求大，加上張家界與重慶都是熱門旅遊地，相關趟次列車的客流旺盛。 加拿大旅客Alex說，鐵路旅行給他帶來美好體驗，語言障礙並未成為旅行的阻礙，翻譯工具是他的「隨身助手」，遇上會說英語、樂於助人的中國人，旅途則將增添幾分暖意。法國情侶Eloïse和William，則將張家界的「阿凡達山脈」作為畢業旅行的「收官之站」，因此，乘坐列車，對他們有了特別的意義。 重慶火車站有關負責人表示，暑運期間，鐵路部門增開的「周末高鐵」，經停巴南、南川北、武隆南、彭水西、黔江、鹹豐等車站，採用「早中晚」全時段覆蓋模式，方便旅客靈活安排行程。 圖為旅客在重慶東站候車。張旭 攝 重慶交通大學教授李淑慶表示，「周末高鐵」的開通，將極大激活周末消費經濟的潛能，以交通運輸組織革新激活旅遊資源互補，以樞紐建設重構區域經濟地理，為武陵山區與成渝地區雙城經濟圈的高質量協同發展注入新動能。(完)
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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