5300個崗位吸引超10萬尼泊爾人報考赴韓務工語言考試
2026-01-29 05:34 3,645次浏览昨日(8月4日)，交通運輸部將強降雨防禦響應等級提升為二級。受雷雨天氣影響，昨天和今天，華北、華南地區不少機場的航班運行受到一定影響。 總臺央視記者陳俏：首都機場今晨的降雨已經結束，現在是早高峰出行時段，航站樓裡往來旅客比較密集。 首都機場的實時信息屏顯示，機場整體運行比較正常，今天計劃起降航班1258架次，運送旅客20.46萬人次。北京大興機場也傳來了最新數據，今天大興機場預計執行航班978架次，截至上午8時30分，已執行136架次，沒有新增的取消航班。針對昨夜今晨的降雨天氣，首都機場和大興機場在防汛方面做了有效、充足的準備。 華南地區，由於受到雷雨天氣影響，從昨天下午開始，廣州白雲機場啟動了航班大面積延誤應急處置藍色響應。到當天19時，白雲機場延誤1小時以上沒有出行的航班達到了70班，航班大面積延誤應急處置響應等級升級為黃色。剛剛白雲機場傳來最新消息，機場整體已經恢復正常，取消了應急響應。白雲機場今天預計執行航班159班，截至上午9時，延誤航班已經很少。 華東地區，目前包括虹橋機場在內的多家機場，正積極做好防汛的組織和籌備。在浙江嘉興，南湖機場這兩天即將竣工，當地航空主管部門協調電力、水利、應急等多家部門，每天進行機坪設備的巡檢，做好防汛物資的儲備，確保這家長三角地區重要的專業樞紐機場早日投運。 國內各大機場提醒廣大乘客，雨天出行要密切關注航班動態，出行前通過航空公司官網、App或機場官方渠道實時確認航班信息，避免白跑一趟耽誤行程。受極端天氣影響，機場周邊道路可能會出現擁堵或積水，建議預留充足時間，注意交通安全。 (總臺央視記者 陳俏)
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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