（成都世運會）成都世運會閉幕式首次全流程聯排舉行
2025-10-29 20:36 4,274次浏览北京8月5日電 (記者 陳建新 劉亮)西藏自治區主席嘎瑪澤登5日在北京指出，西藏高考科目調整不是取消藏語文的課程。相關政策調整後，西藏與其他各省區一樣，實行「一張考試卷考試」。 當天，中國國務院新聞辦公室舉行新聞發布會，介紹西藏自治區成立60周年經濟社會發展成就。 就藏語文被移出西藏高考科目的有關報導，嘎瑪澤登回答記者提問時指出，中國政府教育部門從2014年起面向全國各地實行高考綜合改革。截至目前，已有29個省(區、市)實施了這一綜合改革，西藏於2024年才啟動這項綜合改革，主要目的是糾正唯分數論、唯升學論的錯誤社會觀點，真正實現學生成才和社會公平。 他介紹，普通高校藏語文授課專業主要是藏語言文學和藏醫藏藥類，存在招生名額相對有限、升學通道相對狹窄、學科專業局限大、就業面窄等問題。 嘎瑪澤登表示，相關政策調整後，西藏與其他各省區一樣，都實行「一張考試卷考試」，統一考試的科目為語文、數學、外語，其中外語包括英語、俄語、日語、法語、德語和西班牙語，選擇性考試的科目有思想政治、歷史、地理、物理、化學和生物學。 「西藏考生依然可以報考普通高校的藏語文授課專業，由西藏自治區統一組織藏語文科目考試，成績合格的即可報考。」嘎瑪澤登強調，這有助於各族學生享有更加公平的高質量教育，有助於少數民族提高知識學習的能力，全面提升科學文化素質，為學生成才提供更多機會，為學生進入高等院校學習提供更多選擇。 他介紹，西藏高考科目調整不是取消藏語文的課程。藏語文依然是西藏和其他涉藏州縣中小學學業課程，基礎教育階段藏語文課程設置不變、課程不減。藏語文在落實課程方案、規範教學實施、優化教學方式等方面同其他學科一樣嚴格要求，並納入初中、高中學業水平考試評價。 嘎瑪澤登還透露，西藏和其他涉藏州縣各級各類學校都有足夠的藏語教師，目前西藏全區雙語教師超過3萬人，藏語專任教師從2018年的5800人增長至近8300人。青海師範大學等師範類高校，中央民族大學、西藏大學等非師範類高校都設有藏語文專業，每年都有一定數量的藏語文專業畢業生加入教師隊伍。(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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