事關充電寶，這一新規即將實施
2025-12-20 20:06 2,361次浏览傍晚暑熱未散，上海西站廣場上卻已人聲鼎沸，音樂鼓點吸引了大批居民圍觀。正值8月8日第17個「全民健身日」，一場屬於真如人自己的運動會——「2025年真如星願社區生活秀·真燃系列賽」在此正式啟動。承載著七百年歷史的真如古鎮，在這一刻被全民健身的熱情點燃。副區長王珏出席開幕式並鳴槍發令。活動現場開幕式上，跳繩世界冠軍楊運團隊帶來原創節目《飛繩燃真如》。精湛繩技與藝術感染力相融，瞬間引爆全場，為真如注入了澎湃的青春活力與時尚氣息。「我這次報名參賽的項目是跳繩，剛剛看到哥哥姐姐們跳得很好，希望我可以向他們學習。」8歲的小選手姚樂妤對接下來的比賽充滿期待。近年來，真如鎮街道積極推動「15分鐘健身圈」建設，持續優化全民健身空間和資源配置，鼓勵轄區居民積極參與多樣化、層次化的運動生活。此次「真燃系列賽」正是將優質賽事送到居民「家門口」的關鍵舉措。賽事涵蓋桌球、羽毛球、籃球、跑步、跳繩五大項目，將歷時一個月，目前已吸引342名居民報名參賽，從孩童到銀髮族，老中青三代同場競技、共享運動之樂。參賽選手張忠瑛是一位太極拳愛好者，今年已經70歲了：「我一直在西站廣場上晨練，打太極拳對我們老年人很有好處，一是能夠養生，二是可以靜心。一天鍛鍊下來，精神相當好。」賽事啟動後，精彩的納涼文藝演出與「真如社區集市」同步開啟。來自全區各街道的12個文體節目輪番登場，太極拳的剛柔並濟、民族舞的絢麗多姿、非遺鼓樂的雄渾激越、服飾走秀的優雅風情，共同烹製出一場文化與活力交融的夏夜盛宴。廣場另一側，社區公益市集也吸引不少居民駐足。義賣區、遊戲體驗區、宏康醫院義診、朱氏繩藝非遺、奧運徽章收藏展……豐富多彩的活動讓人目不暇接。納涼文藝演出「真燃系列賽」不僅是一場賽事，更是社區精神與城市溫度的生動體現。本次活動由區體育局與真如鎮街道共同主辦，是普陀區深化「社區+體育」融合、推動全民健身國家戰略落地的具體實踐。復星集團上海復悅薈、暢享體育發展（上海）有限公司、上海茶活力文化發展有限公司、LYB羽毛球運動中心（真北店）、SUPER FLAMINGO超級火烈鳥等企業及社會組織為賽事提供了堅實保障，體現了「政府主導+社會參與」的有效模式。同時，真如本地的志願者、業委會成員及社區體育骨幹也積極投入籌備服務，形成全民參與的熱潮。接下來，真如鎮街道將持續借力政策引導、社會協同與群眾參與，讓全民健身融入日常，為高品質城區建設注入新動能。這個夏天，真如的夜晚，正因躍動的身影和流淌的汗水而格外閃亮。
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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