成都醫生「捉蟲」影視作品知識誤區 打造科普視頻新「診室」
2026-02-24 15:02 2,756次浏览飛盤運動近幾年在我國頗受歡迎，它也是世運會的正式比賽項目，8日起到今天(10日)，成都世運會進行擲準飛盤的比賽。共有16對混雙組合參賽，8日小組賽結束之後，中國隊遺憾未能出線。12日起，還將有團體飛盤賽。 擲準飛盤：「飛盤高爾夫」 世運會的比賽中，飛盤項目如何進行？飛盤項目全名叫擲準飛盤。多了「擲準」兩個字，比賽的時候，跟平時自己玩的時候，有什麼不同？ 成都世運會飛盤項目競賽主任 薛志行：和高爾夫球規則比較像，也是用最少的次數打到目標框當中，會設置不同的盤道，讓隊員繞過樹，繞過灌木叢，繞過一些障礙物去打到目標框當中。 本次比賽總共設計了18洞賽道，每洞賽道對選手們的考驗都不一樣。比如第五洞賽道考驗的是選手們坡道上扔盤的能力，第十六洞賽道，選手們需要將盤穿過環形建築，再落到目標框，第十八洞賽道則是來自水域的考驗，選手們要將盤直接扔過湖面。每次投擲後，選手需要從上一次飛盤落地位置再次投擲，直至飛盤進入目標框中。 場地並不固定 擲準飛盤比賽如何觀賽？ 擲準飛盤比賽場地並不是固定的，那麼賽道有變化，現場觀眾又是怎麼觀賽的？ 成都世運會擲準飛盤項目的這場比賽，觀賽門票已經銷售了八成以上。可是觀眾並沒有坐滿所有的座位。他們都哪裡去了？ 擲準飛盤兩種觀賽方式 即可觀賞又能鍛鍊 擲準飛盤項目的比賽，有兩種觀賽方式。第一種，觀眾可以選擇坐在觀眾席裡看轉播，來觀賞比賽的細節。另外一種方式，觀眾也可以選擇跟隨運動員的推進路線，一同前行。 成都世運會飛盤項目競賽主任 薛志行：成都是一個公園城市，很契合擲準飛盤的運動調性，大家走了一個半小時把全場都走遍，運動員鍛鍊了，觀眾也鍛鍊了。 觀眾：雖然我們平時自己在玩，但是我覺得他們和我們玩的不是一個東西，人家更專業一點。 觀眾：它讓人變得很專注，你會對著一個目標不斷去實現它，把你的想法通過動作來實現。 擲準飛盤比賽 挑戰與探索中獲得快樂 擲準飛盤比賽，飛盤的落點隨機，從富有挑戰或充滿樂趣的落點一起再次前進，是一種探索的快樂。 成都世運會飛盤項目競賽主任 薛志行：所有人都是在景色當中去參加比賽。剛剛有一個隊員把盤打到了灌木叢當中，他就像在灌木叢當中長出來了一樣，然後再去投，是很有樂趣的。包括有一個隊員把飛盤投到椅子上面，他必須站在座椅上面去投擲飛盤，完成這個動作。 擲準飛盤比賽共有三種飛盤 都有何用處？ 擲準飛盤的比賽中，不僅僅只用到一類比賽用盤。不同的飛盤都有什麼用處？ 成都世運會擲準飛盤競賽輔助官員 沈寅初：在擲準飛盤中我們一共有三類的飛盤，我手裡現在拿的邊緣比較鋒利的，稱之為擲遠盤，將從大約100米左右的距離，將飛盤儘可能扔得更遠，更靠近目標框。這是第一個開盤用的飛盤。 第二類為推進盤，當完成了第一盤的擲遠之後，因為離目標框還有一定的距離，所以我們選擇這類推進盤，將飛盤儘可能扔到離框最近的位置。 最後這款叫敲杆盤，目的就是最後將飛盤扔進我們背後的目標框裡面。 不同的飛盤代表不同的飛行屬性，根據賽道的設計來完成不同的飛行路線。 沒有裁判 隊伍互評「飛盤精神」分 本次參加成都世運會的中國飛盤隊，擲準飛盤項目由1男1女組成混雙組合。團隊飛盤項目由14名隊員組成混合隊伍參賽。每次上場7名隊員，比賽場地兩端設有得分區，兩支隊伍各負責防守其中一個得分區。無論是擲準飛盤還是團隊飛盤，比賽之後，都會有一個圍繞「飛盤精神」的互相評分環節。 成都世運會飛盤項目競賽主任 薛志行：每一次比賽完了，都會給對方打一個「飛盤精神」分，最終還會評出一個「飛盤精神」最高的隊伍，作為嘉獎，對於隊伍規則的認知，對手的態度、相互尊重、誠實等等的一些隊伍的精神風貌進行評價。 我們都沒有裁判，這個項目最大的魅力還是自己誠實，遵守規則以及相互尊重，大家通過友好協商把爭議都解決掉。
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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