3000場特色活動將亮相全國科普月
2026-03-15 19:55 2,816次浏览成都8月10日電(記者 賀劭清)「龍舟是中國民間古老的傳統運動，但它的國際賽事航程，從中國香港揚帆。」國際皮划艇聯合會龍舟委員會主席陸偉洪9日接受記者專訪時表示，隨著國際龍舟賽事從中國香港走向世界，如今國際皮划艇聯合會龍舟委員會正努力推動龍舟再一次進入奧運會。 8月9日，國際皮划艇聯合會龍舟委員會主席陸偉洪(右二)在成都世運會龍舟項目賽場。 記者 張浪 攝 9日至10日，成都世運會龍舟項目在成都興隆湖舉行，這是有著數千年歷史的龍舟首次作為正賽登上世運會賽場。 「中國人骨子裡就喜歡大家一起努力，一起交流，當然也就喜愛龍舟運動。」陸偉洪介紹，早年香港每年端午都會舉辦豐富的龍舟活動，本地隊伍常赴內地交流切磋。隨著香港龍舟氛圍日漸濃厚，龍舟運動逐漸突破了「端午限定」，逐漸成為全年可參與的運動。 1976年6月，世界上首屆國際龍舟賽事——香港國際龍舟邀請賽鳴鑼。此後，國際龍舟賽事這一模式從香江逐步推廣至歐洲。隨著全球龍舟愛好者隊伍不斷壯大，1991年，全球龍舟運動最高管理機構——國際龍舟聯合會在香港成立。如今，起源於中國的龍舟，已走進近百個國家和地區，吸引超5000萬人參與，國際龍舟賽事也在全球多個國家和地區舉行。 陸偉洪觀察到，龍舟在歐洲的快速發展，與當地便利的交通網絡密切相關。一支隊伍在一國參賽後，能便捷地將龍舟運往另一國繼續角逐，形成了活躍的賽事循環。而中國內地雖然國際龍舟賽事起步稍晚，但內地龍舟隊卻憑藉紮實的訓練和團隊協作，在國際賽事中屢創佳績，成為國際龍舟賽事上的重要力量。 近年來，國際皮划艇聯合會龍舟委員會持續推動龍舟入奧，東京奧運會、巴黎奧運會上，龍舟作為表演項目亮相。此次成都世運會的龍舟項目設置最短200米的賽程，正是為適配國際轉播需求，向奧運標準靠攏的嘗試。 「龍舟入奧，需要中國的引領，更需要全球愛好者的合力。」陸偉洪說。就在過去兩個月，全球多地龍舟賽事接連上演，就連78歲的他，也在內蒙古赤峰的龍舟賽上親身體驗。在娛樂碎片化、個體化趨勢加劇的當下，古老運動依然能點燃東西方觀眾的熱情。(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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