人形機器人加速場景化應用落地
2026-03-15 21:57 3,794次浏览成都8月9日電 (袁牟知博)8月8日，第17個全民健身日與成都世界運動會火熱進行，「躍動世運科普添彩」2025體育科普中國行暨中國體育彩票「邁開步動出彩」嘉年華活動在成都世運廣場啟動。 本次活動由國家體育總局科教司主辦，國家體育總局體育科學研究所、國家體育總局體育彩票管理中心、世運會執委會、四川省體育局、中國體育科學學會等多家單位聯合承辦，以「體育科普+全民健身+體彩惠民」的創新模式，為成都市民帶來一場融合科學、運動與公益的盛夏盛宴。 活動現場。國家體育總局科教司 供圖 體育科普中國行作為國家體育總局重點打造的體育科普品牌活動，始終致力於推動科學健身理念的普及與深化。在健康中國戰略的引領下，體育科普不僅是知識的傳遞，更是健康生活方式的倡導。成都站活動恰逢全民健身日與世界運動會交匯，不僅為世運會增添了科普亮色，更以科學賦能運動，讓「運動是良醫」的理念深入人心，為全民健身注入持久活力。 8日晚的世運廣場主舞檯燈光璀璨，國際空手道協會的颯爽展演與體育舞蹈協會的靈動表演率先點燃現場熱情。啟動儀式上，世界衛生組織駐華代表馬丁·泰勒高度評價中國在全民健身與科學普及領域的實踐：「體育科普是連接健康理念與大眾生活的橋梁，成都的創新探索為全球提供了寶貴經驗。」 圖為世運廣場舞臺展演活動。記者 田雨昊 攝 國家體育總局科教司司長陳志宇表示，本次活動以世運會為契機，通過科普賦能全民健身，讓科學運動成為每個人健康生活的標配。活動現場還展現了包括世運主題、全民健身主題及體育科普主題在內的體育主題即開票，一張張設計精巧的即開票，不僅是購彩者參與公益的載體，更隨公益之心在方寸之間完成健康理念的傳遞。 中國體育彩票「邁開步動出彩」嘉年華活動中，市民積極參與「蓋章解鎖」的趣味互動，在打卡科學健身遊戲、體驗製作地方非遺手工藝品的過程中，感受「體育+文化」的多元魅力。現場還設立了「拳釋新出彩區」與「公益內容展示區」，以通俗易懂的方式普及購彩知識和購彩理念。 現場國民體質監測車前同樣排起長龍，專業團隊為市民提供體質測試與個性化健身指導；通過趣味遊戲與世運百科展板，揭秘運動背後的科學原理，讓知識傳遞充滿樂趣。中國職工體質「萬裡行」項目更將辦公室健身操、骨關節健康培訓送到群眾身邊，凸顯體衛融合的實踐價值。 9日專家學者實地走訪成都市全民健身中心、骨科醫院等機構，調研體衛融合實踐案例；世衛組織、中國科協、協和醫學院等專家圍繞「體育科普的痛點與創新」展開研討對話。國家體育總局科研所副所長袁虹指出：「科普需要打破專業壁壘，用大眾語言講好運動故事。」 據介紹，國家體育總局將持續聯動社會各界，踐行社會責任，搭建體育惠民場景，促進體育經濟，弘揚體育精神，為加快建設體育強國、實現健康中國戰略目標貢獻更多力量。(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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