美上訴法院裁定美政府大部分全球關稅政策非法
2026-02-07 20:11 8,715次浏览台州8月5日電(傅飛揚 王以軍)8月5日，東海迎來「小開漁」。當日12時，浙江省台州市1300多艘專項特許捕撈漁船在漁業、海事等部門的聯合監管下，有序駛離港口，開啟新一輪海上捕撈作業。 8月5日，航拍溫嶺市石塘鎮釣浜漁港。徐偉傑 攝 當日10時30分許，台州溫嶺市中心漁港一派繁忙景象。在浙嶺漁23303漁船上，船老大陳其建帶領船員們做最後準備工作。「這次我們囤了100多噸冰，足夠兩三個月保鮮，還預備了價值七八千元的生活物資，包括豬肉、土豆、番薯和礦泉水等，夠11個船員吃上20天。」陳其建說。 今年，浙江省海洋伏季休漁期間的專項捕撈許可時間較往年延後4天，統一調整為8月5日12時至9月16日12時，涉及刺網、燈光圍(敷)網、籠壺類和桁杆拖蝦等4種作業類型漁船。 此次出海是伏季休漁期首批大規模專項特許捕撈行動，為保證港區航行安全，溫嶺市海洋經濟發展局執法人員通過「海上巡查+智慧監控」雙模式，對漁船持證、安全設備、捕撈網具等開展檢查，嚴查違規捕撈行為，確保特許捕撈合規有序。 為保障安全生產，台州海事部門也出動海巡艇、無人機等，重點監控商漁船交匯密集區，並通過VHF(甚高頻)實時開展交通組織，提醒船舶加強值班、注意避讓，防範海上碰撞風險。 「開航之後，漁船進出漁港會變得頻繁，所以我們開始對專項捕撈的漁船進行安全檢查，同時也要對消防、人證相符、作業方式等方面進行重點抽查，防止漁船帶著問題出海，保證漁船安全生產。」溫嶺市海洋經濟發展局執法人員張旭永說。 對當地市民而言，隨著漁船向既定捕撈海域駛去，預計第一網梭子蟹、紅蝦、鯧魚等海鮮將於兩天內上岸，進入消費市場。(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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