紀錄片導演回應拍攝《一輛摩託車的葬禮》：把它放在家裡沒有意義
2026-01-16 21:29 1,192次浏览肇慶8月4日電 (記者 蔡敏婕)連日來，廣東多地強降雨，肇慶4日晚啟動防汛Ⅳ級應急響應，提醒當地做好各項防禦工作。 3日20時到4日16時，肇慶市德慶、廣寧、懷集出現大到暴雨，局部大暴雨，其餘地區出現雷陣雨，局部大雨，最大雨量為德慶莫村128.7毫米。 8月3日10時至15時，懷集縣橋頭鎮累計降雨量達255.1毫米，導致鎮內多條河道水位急劇上漲，部分低洼地帶段積水嚴重，多個村(社區)出現災情。 當天下午，當地開展逐戶排查、動員民眾撤離，對水浸點設卡警戒。13時左右，政府工作人員接到求救電話，了解到有5名民眾(其中有4個大人1個小孩)受困在巖旺村委會山塘路口。 「當時，水情達到2米深左右，我們繞道封開奔赴受困現場營救，終於在17時30分把5名受困民眾成功轉移安置。」橋頭鎮副鎮長陳年法說。 據初步統計，截至4日14時，本輪強降水災害共造成懷集全縣3個鄉鎮受災，緊急轉移避險約508人，暫無人員傷亡情況，受災鄉鎮積水已全部退去。 4日，橋頭鎮當地開展清淤清障工作。下一步，橋頭鎮將加強24小時值班值守，密切關注雨情水情，加強分析研判，緊盯山塘水庫、道路橋梁、削坡建房、地質災害隱患點等重點區域，加大巡查排險力度，快速進行防疫消殺。 肇慶氣象部門預計，未來3天該市仍有暴雨局部大暴雨降水過程，雷雨時局地伴有8級左右短時大風。 肇慶應急管理部門提醒，前期肇慶北部降水量大，賀江、綏江上遊強降水頻繁，暴雨落區重疊，需重點防範持續強降水及其引發的中小河流域洪水、山洪、泥石流、滑坡、崩塌、城鄉積澇等次生災害，並注意加強對雨窩點和地質災害隱患點的監測和防禦。(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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