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2026-03-22 18:31 2,472次浏览「翩若驚鴻，婉若遊龍」——7天前，徐露與阿盧曉波以尾波衝浪的獨特方式點燃主火炬，實現驚豔世界的「水火相融」奇觀。而如今，位於秦皇湖中央的成都世運會主火炬已熊熊燃燒了7天，本屆世運會也進入到愈加激烈的中盤爭奪戰。 作為開幕式現場兩名主火炬手之一的徐露，以一枚女子尾波滑水自由式項目金牌結束了自己的本屆世運會之旅。但她的搭檔阿盧曉波卻沒有等到自己在世運會的亮相機會——作為中國滑水隊的替補選手，這位21歲的彝族小夥子最終未能參賽。阿盧曉波曾是一名田徑中長跑運動員，後因一次偶然的跨界選才機會，於2015年轉項成為滑水運動員。 一次既有驚喜又有遺憾的世運會之旅，在阿盧曉波看來是難得的人生歷練。他說自己依然會時刻做好準備，保持最好的狀態，等待機會的到來。「對很多人來說，難的就是堅持不到那一刻。我經歷過這些，靠的就是不服輸的勁撐過來的。」 面對質疑永遠相信自己，跨越那片山與海的阿盧曉波，終會迎來屬於自己的閃亮時刻。 與奧運賽場絕大多數選手運動生涯主攻一項的「專一」不同，世運會賽場的「跨界」選手非常多，這其中既有比賽項目的跨項，更有不同職業的跨界。 在本屆世運會開幕式上擔任中國體育代表團旗手之一的郭丹，是中國首位在輪滑世錦賽、世界盃和世運會全部登頂的選手，也是一位「輪冰雙棲」選手——在轉練速度滑冰後，她連續站上了2018年平昌和2022年北京兩屆冬奧會的舞臺。 此次來到成都，已退役一年又選擇復出的郭丹沒能站上領獎臺，但這位35歲的老將依然覺得收穫滿滿，她希望借世運會舞臺讓更多青少年看到「滑行的快樂」，「不要給自己設限，要不斷探索與突破。對熱愛最好的詮釋就是堅持。」 面對困難用堅持打破藩籬，跨越那片山與海的郭丹，依然會在人生舞臺演繹精彩。 從軟體工程師到世運會首金獲得者需要多久？瑞士徒步定向選手裡卡爾多·蘭坎的回答是「45分22秒」。以這個成績獲得成都世運會定向男子中距離賽冠軍的蘭坎，其本職工作是測試機器人，但他幾乎每天都會抽出時間進行定向訓練。起源於瑞典的定向運動每次比賽地區、地形、線路等都不相同，所以該項目沒有世界紀錄，運動員對比賽的成績也沒有精準預期。但正是這種不確定性，讓蘭坎和所有參與定向運動的人樂在其中。 「開賽前，你永遠不知道自己要面對什麼，直到你拿到地圖出發，就像是一場冒險。」蘭坎如此評價自己鍾愛的這項運動，「最具挑戰的是要在未知環境中堅持到最後。參加定向運動可以為生活打開新維度。」 面對未知用勇氣探索徵途，跨越那片山與海的蘭坎，會一直為目標全力以赴。 跨界、堅守、拼搏、圓夢……成都世運會賽場內外的勵志故事，每天都在精彩上演。無論是即將年滿72歲還勇奪本屆世運會男子室外拔河640公斤級比賽金牌的英國木匠理察·約翰·基特利，還是全部由學生、警察、教師等業餘愛好者組隊收穫世運會史上首枚龍舟金牌的印尼龍舟隊，或者是將在本屆世運會後轉投速度滑冰項目的中國輪滑名將張振海……他們都在奮力跨越橫亙在徵程或是心中的那些艱難險阻，山海雖闊，終究攔不住奔赴夢想的腳步。 世運會所蘊含的多元和包容精神，正是體育的魅力所在。中國運動員在蓉城盛夏所展現出來的勇敢、頑強、拼搏甚至是鬆弛感，映射出新時代中國體育持續高質量發展的蛻變。參加成都世運會的中國體育代表團321名運動員中，教師、學生、企事業單位工作人員和自由職業者約佔三分之二，顯現出近年來我國體育人才體系改革構建的新格局。 體育的魅力，在於提供了無盡的可能性，讓每一個參與者都能感受到成長的喜悅與超越的快樂。恰如國際奧委會主席考文垂在發給成都世運會的賀詞中所言，世運會展現了體育運動跨越文化的強大力量。跨越那片山與海，世運會運動員們一定會銘記體育所帶來的快樂，去享受和回味屬於自己的時刻。 (本報成都8月13日電)
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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