8月廣州市二手住宅網籤套數和面積均環比下降
2025-11-12 22:23 3,632次浏览上海8月10日電(繆璐 陳惠晗)五十圈年輪，圈住了幾代人的體育記憶；半世紀時光，點亮了一座城的運動熱情。「全民健身日·體育宣傳周」之上海體育館建成50周年宣傳活動10日在上海體育館舉行，上海體育館的變遷史，是一部上海體育的發展史，更見證著中國體育的自強之路。 當天，上海市體育局黨組副書記、副局長陸檁為中國工程院院士、上海體育館總設計師魏敦山頒發「上海體育館設計功勳獎」。國際乒聯終身名譽主席徐寅生、桌球世界冠軍曹燕華與羽毛球世界冠軍王儀涵、新生代青少年桌球愛好者展開了一場跨界、跨時代的桌球挑戰。 8月10日，「全民健身日·體育宣傳周」之上海體育館建成50周年宣傳活動在上海體育館舉行。(主辦方供圖) 資深體育攝影師洪南麗、民間收藏家陳鴻康、在上海體育館工作40年的老員工趙春榮捐贈珍貴藏物，並獲頒「歷史記憶守護獎」。 1975年8月，由中國工程院院士、建築設計專家魏敦山設計的上海體育館正式竣工，一座當時中國規模最大、設施最先進、功能最齊全的體育館屹立在上海西南部。因容納觀眾數量達到1.8萬人，所以也被上海人親切地稱為「萬體館」。 1976年，上海體育館舉辦了建成後的首場賽事——上海國際桌球友好邀請賽，掀起了上海體育迷的觀賽熱潮，一場場中外賽事輪番在這裡上演。彼時正值中國對外交往步伐加快時期，小球推動大球，上海體育館成了中國與世界加強溝通，增進友誼的重要平臺。 據統計，僅從1976年初到1977年8月，共有80場體育賽事在萬體館舉辦，這些賽事不僅展現了上海體育館的設施水平，更推動了上海乃至中國體育事業的發展。 除了體育賽事舉辦地，上海體育館還是高雅藝術的殿堂、流行文化的聚集地。1998年，萬體館在保留原體育館功能的基礎上進行了局部改造，並有了一個新別名叫「上海大舞臺」。王菲、李宗盛、周華健、費玉清、林憶蓮等近百名中外著名藝人或演出團隊都曾在這裡登臺獻藝。 2023年改建後的上海體育館。(主辦方供圖) 2004年，為適應賽事需要，上海體育館第一次進行全方位改造，本著保留歷史風貌、整舊出新的原則，歷時109天，煥然一新。當年10月，上海體育館迎來了中國籃球的歷史性時刻。由姚明領銜的休斯敦火箭隊同薩克拉門託國王隊上演了一場NBA季前賽，這是NBA首次登陸中國。除了國際賽事，這裡還曾作為上海市第三屆、第九屆、第十三屆、第十四屆運動會的開幕式場地。 現在的上海體育館在保持原有風貌的基礎上，不僅進行了結構加固，還做了大量專業服務功能的升級。改建後，上海體育館的建築面積達40552平方米，設置可移動看臺，容納近1.3萬座位(其中活動坐席2000餘座)，內部拆除原有大舞臺，形成環形看臺，滿足一系列國際賽事的辦賽條件。 上海市體育局黨組副書記、副局長陸檁表示，上海體育館是承載過往榮光、開啟未來無限的夢想閘門。從淺藍色隔熱玻璃的首創應用，到整座場館由我國自行施工建造；從舉全國之力實現所有材料和設備均自主設計生產，到圓滿承辦多項首次在中國舉辦的世界級賽事活動，上海體育館處處彰顯著上海體育乃至中華民族「自強不息」的硬核精神。(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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