破局！千萬項資管雲榮獲博鰲「年度影響力不動產資管數位化服務商」
2026-02-08 23:31 5,613次浏览8月8日，第17個「全民健身日」。 「現代化最重要的指標還是人民健康，這是人民幸福生活的基礎。」在習近平總書記看來，強身健體，就是要讓人民群眾生活得更好。 1984年的春天，河北正定縣舉行歷史上第一次全縣全民運動會。正定一中的操場上聚集著1300多人，田徑、體操、健身、舞蹈等10個項目，點燃大家的運動激情。 時任正定縣委書記的習近平同志指出：「我們必須『兩個文明』一起抓，老百姓『錢袋子』要鼓起來，精神也要豐富起來，身體也要健康起來，讓老百姓感到幸福，搞全民運動會這件事情意義重大。」 自那以後，正定的群眾體育活動蓬勃開展起來。 黨的十八大以來，14億多中國人的健康幸福始終被擺在治國理政全局的重要位置。 將全民健身上升為國家戰略，印發全民健身計劃，提出廣泛開展全民健身活動，完善全民健身公共服務體系……全民健身、全民健康託舉起億萬人民對美好生活的嚮往。 「沒有全民健康，就沒有全面小康」「通過全民健身實現全民健康」「構建更高水平的全民健身公共服務體系」……一句句叮囑、一項項部署，引領人人參與運動、全民參與健身蔚然成風。 年少時喜愛滑冰、踢球，工作後堅持遊泳、登山，習近平總書記對體育之於個體成長的意義價值有著切身體悟和深刻認知： 「一個健全的人既要有豐富的知識和文化內涵，還要有健康的精神和強健的身體，要通過發展體育運動以不斷提高全民族身體素質與健康。」 對「小眼鏡」「小胖墩」，習近平總書記格外關心：「現在孩子普遍眼鏡化，這是我的隱憂。還有身體的健康程度，由於體育鍛鍊少，有所下降。文明其精神，野蠻其體魄，我說的『野蠻其體魄』就是強身健體。」 推動全民健身，離不開豐富便捷的運動場所，習近平總書記提出明確要求：「城市是人民的城市，要多打造市民休閒觀光、健身活動的地點，讓人民群眾生活更方便、更豐富多彩。」 2022年，北京冬奧會、冬帕運會成功舉辦，為世人呈現了一場精彩的冰雪體育盛會。這屆盛會不僅是競技的舞臺，更是推廣全民健身的重要契機。 讓三億人上冰雪，是中國向國際社會作出的莊嚴承諾。2017年8月，習近平總書記在會見時任國際奧委會主席巴赫時說：「我們將以北京冬奧會為契機，推動群眾體育和競技體育全面平衡發展，推進全民健身事業，不斷提升人民健康水平。」 如今，三億人參與冰雪運動早已從願景變為現實。冰雪運動跨過山海關，走進全國各地，成為我國推動競技體育與群眾體育協調發展、從體育大國向體育強國邁進的生動縮影。 「從體育強國到健康中國，人民的健康、人民的體質、人民的幸福，都是一脈相承的。」正如習近平總書記所說，「這是全面小康、全面現代化的題中之義。它的意義，小中見大。」 策劃：張曉松 主編：朱基釵 主筆：嚴賦憬 視覺：郝曉靜、包昱涵 新華社國內部出品
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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