陳奕迅談女兒陳康堤出道
2026-03-16 22:31 1,183次浏览新華社成都8月5日電(記者董小紅、陳地)第12屆世界運動會將於7日在成都開幕。目前，包括成都體育學院場館中心在內的27個競賽場館(場地)均已準備就緒，並把節儉要求落實到每一個細節中。 在場館建設方面，成都世運會堅持「能改不建」，27個競賽場館(場地)均為改建或者臨建。在改造過程中，成都還統籌賽事需要和賽後利用，全部採用綠色環保建材和可循環利用材料，採取裝配式、標準化建設模式，集約安裝。 值得一提的是，成都世運會設置的15個室外場地或依託於戶外公園、公開水域等改建臨設，或設在草地、沙灘等自然場地，將運動賽事與公園城市有機融合。 以成都桂溪生態公園為例，秉持「能借不租、能租不買」的改建方式，公園草地上「長」出了帳篷和看臺，用於承辦擲準飛盤項目的比賽。賽後，相關裝置和設備也將及時拆除，讓公園恢復如初。 成都世運會設置34個大項、60個分項，256個小項，既有武術、龍舟、地擲球等極具歷史文化底蘊的傳統項目，也有跑酷、飛盤、無人機競速等洋溢青春活力的新興項目，邀約世界共同感受「運動無限，氣象萬千」。 成都世運會期間，位於成都東部新區的成都體育學院場館中心將承擔飛盤(團隊)、地擲球、潛水和救生4個大項的比賽。 走進成都體育學院場館中心，一個個用心的細節，也讓人感受到成都世運會的綠色低碳理念。堅持「一館一策」精打細算，進入成都體育學院場館中心的遊泳館，藍色的水面令人心曠神怡，藍白色調的座椅則明朗清麗…… 「能借不租、能租不買。」成都體育學院場館中心執行副主任蘭仁欽介紹，場館大型設備如UPS(不間斷電源)、場地擴聲系統、棚房、帳篷、電纜等均採用租賃方式解決，不僅大幅降低了資金投入，更有效減少了建材生產與長途運輸產生的碳排放。 「同時，我們通過空間靈活轉換，方便場館在賽後可持續利用。」蘭仁欽說，場館在空間設計上大量採用可摺疊、易轉換的設施，如摺疊式桌椅等，極大提升了場館利用的兼容性和效率。賽事中使用的LED屏幕、專業燈光系統等，在成都世運會結束後將直接服務於學校日常體育教學，實現「一次投入、長期受益」，延續場館的價值。 本屆世運會中，四川省體育館將承辦泰拳和自由搏擊的比賽。四川省體育館業務科副科長譚冰瀟說：「在節儉辦賽方面，我們積極利用2024年(國際乒聯)混合團體世界盃使用的臨建設施，減少新搭建板房數量，達到節約辦賽的目的，臨建利用舊設施面積近500平方米。」
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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