自然資源部海洋發展戰略研究所報告：美式「航行自由」採用雙重標準 已異化為「軍事威脅的自由」
2026-01-11 22:53 4,159次浏览下周天氣 | 北方「桑拿天」即將返場！高溫、颱風、強降雨又要湊齊了？！ 中國天氣網訊 下周的天氣舞臺將十分熱鬧，強降雨、高溫、颱風又將齊聚。 關注點一：強降雨 未來幾天，四川盆地、江淮、江漢一帶將持續較強降雨，不過隨著冷空氣向南滲透，雨帶東段將穩定在江淮一帶，而西段會進一步向南發展。 其中，今天(8月10日)夜間到明天，四川東南部、貴州北部、重慶、湖北東部和南部、湖南北部、安徽中部、江蘇中部一帶將普遍有大到暴雨、局地大暴雨，四川東南部、重慶西南部、貴州西北部、湖南西北部、湖北西南部局地可能有特大暴雨。上述地區降雨強度大、地形複雜，大家要格外警惕強降雨可能引發的次生災害。 明天夜間到後天，四川的降雨將明顯減弱，但云南北部、貴州中北部一直到安徽南部、江蘇中南部等地仍普遍有中到大雨，局地暴雨到大暴雨，尤其是重慶、貴州、湖北、湖南交界一帶降雨最為突出。 12日夜間到13日，江淮等地的降雨將會有所減弱，但在湖北、湖南、貴州、雲南、西藏等地還會有中到大雨、局地暴雨，西藏東南部或現大暴雨。 與此同時，受高空槽東移影響，華北北部、東北地區也將自西向東出現降雨過程。雖然降雨強度不大，但局地的強對流天氣會比較突出。特別是在下周三前後，內蒙古東部、黑龍江西部、吉林西部等地或出現大到暴雨。 關注點二：高溫 下周，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」。 明後天，強降雨集中的區域最高氣溫將普遍在30℃以下，而雨帶南北兩邊都會有高溫出沒。像是陝西、山西、河北多地，明天開始高溫將會「復燃」。 預計13日起，隨著副熱帶高壓北抬，溼熱空氣將再次向北輸送，悶熱天氣也會隨之向北擴展，因此北方還會迎來一段時間「桑拿天」。 雖然眼下已是立秋節氣，但是尚未出伏，暑氣未消。近幾年，南方大部的高溫都要等到國慶前後才會逐漸「熄火」，提醒大家繼續做好防暑降溫措施，不可掉以輕心。 關注點三：颱風 今年第11號颱風「楊柳」生成後，一直備受關注。從今天的雲圖來看，「楊柳」結構不是很對稱，垂直風切變較大，對後期颱風發展也不太有利。不過，現在的海溫還有29-30℃，「楊柳」的強度可能繼續維持或略增強。 根據最新預報，預計「楊柳」將以每小時20至25公裡的速度向偏西方向移動，強度先略有加強，然後逐漸減弱，並向臺灣以東洋面靠近。 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。總之，預報還在不斷調整中，提醒沿海的小夥伴們保持密切關注。 來源：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)
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