臺灣師生在宿遷讀懂「同根」密碼
2025-11-27 01:38 5,654次浏览8月8日，川西若爾蓋大草原，目之所及儘是深深淺淺的綠色。連片綠草中點綴的，有墨色的犛牛，還有一排蜿蜒的橋墩。這裡就是西寧至成都鐵路四川段建設現場，又一條「天路」正在川西高原延展。 當天，這條鐵路建設迎來新進展——若爾蓋隧道貫通，這也是西寧至成都鐵路四川段貫通的首座2000米以上隧道。待全線通車後，從成都出發坐動車僅需2.5小時可到達若爾蓋大草原，成都至西寧的鐵路旅行時間也將壓縮到5小時內。 為何過草原還要挖隧穿山？繞避兩大溼地自然保護區 8月8日上午8點半，記者乘車從黃龍九寨站出發，沿國道213線向西北方向行進，沿途景色從山巒疊嶂變換為連片草原。大約2.5小時後，車子抵達若爾蓋隧道出口端。 在開闊的若爾蓋大草原上修鐵路，為何還要挖隧穿山？ 中鐵七局西寧至成都鐵路指揮部指揮長白宏州告訴記者，這是為了繞避若爾蓋高原和喀哈爾喬溼地自然保護區。 除了在設計選線時繞避，若爾蓋隧道施工過程中也格外重視生態環保。隧道進口端臨近喀哈爾喬溼地自然保護區，項目部特別設計、建設了汙水處理廠，施工中產生的汙水經過沉澱、平衡酸鹼度，達到標準後才能排放；所有廢渣也要運到指定棄渣場。 如何應對極端氣候？冬季洞口加門帘、吹暖風 若爾蓋隧道位於阿壩州若爾蓋縣境內，全長2176.92米，設計時速200公裡。隧道所處地區海拔將近3500米，冬季最低氣溫達-23℃，全年平均溫度不到5℃，受極端氣候和高原缺氧影響，機械設備工效降低30%，對工人的身體也是巨大的考驗。 白宏州介紹，為了保證人員工效，項目團隊按照1.2倍的數量配備工人，工人上崗前除了要體檢，還要進行高原適應性培訓，保證施工團隊相對穩定，先後有500餘名工人參與了隧道施工。 從2023年6月進洞到2025年8月貫通，若爾蓋隧道歷經26個月建成，其間兩個冬天都沒有停工。為了保證冬季隧道內溫度保持在8℃以上，每年11月至次年4月，建設者都會在洞口加掛門帘，最冷的時候洞裡還要吹暖風。 「洞身下穿3處構造破碎帶，地質比較破碎，而且圍巖軟硬變化比較快，這也給施工帶來不小的困難。」白宏州說。項目團隊運用超前地質預報技術提前預判地質，並且根據圍巖軟硬不同變換施工措施。 全線通車後將帶來哪些便利？成都出發2.5小時可到若爾蓋 距離若爾蓋隧道出口端約3公裡的地方就是若爾蓋車站。記者了解到，待通車後，從成都可坐動車直達若爾蓋大草原，全程僅需2.5小時。 不僅如此，西寧至成都鐵路四川段串聯起阿壩州紅原、若爾蓋、花湖、郎木寺多個景區，未來這條鐵路還將成為一條生態線、旅遊線，拉近川西美景與世界的距離。 待西寧至成都鐵路全線通車後，西寧至成都的鐵路旅行時間將從現在的9個多小時壓縮到5小時內，極大便利沿線各族群眾出行，加強蘭(州)西(寧)城市群和成渝城市群交流，推動「絲綢之路經濟帶」和「長江經濟帶」互聯互通，對促進沿線經濟社會發展、助力鄉村振興，具有十分重要的意義。 華西都市報-封面新聞記者曹菲
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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