香港大營救：生的火焰永不熄滅
2025-11-13 17:56 2,712次浏览8月12日電(左雨晴) 8月11日，COMEX黃金大跌2.8%，收報3393.7美元/盎司，創下近3個月來最大單日跌幅；同日，倫敦現貨黃金大跌1.67%，收報3341.75美元/盎司。 受國際金價波動影響，8月12日國內金店黃金飾品價格下調。其中，周大福金飾品克價跌至1008元，周生生金飾品克價跌至1010元，老廟金飾品克價跌至1004元，周六福金飾品克價跌至988元。 中國銀行研究院主管王有鑫向表示，黃金價格大跌主要受三方面影響。 一是全球避險情緒有所緩和。中美就24%關稅繼續暫停等達成共識，以及美俄元首即將在阿拉斯加舉行峰會等，緩和了市場對國際貿易和地區爭端的擔憂，黃金的避險需求回落。二是部分美國媒體預測，8月12日即將公布的美國通脹數據可能會比上月高，表明美國通脹問題依然頑固，市場對美聯儲降息的預期以及由此引發的黃金定價出現調整。三是前期黃金價格快速走高，現貨金價再度逼近3400美元/盎司高點，多空博弈加劇，隨著形勢的變化，黃金存在技術性調整需求。 值得一提的是，8月11日，美國總統川普在社交媒體上表示，不會對進口黃金徵收關稅。 王有鑫認為，從短期來看，這會減少黃金市場的不確定性，降低因關稅預期帶來的避險需求，美國市場囤積黃金的需求下降，黃金價格面臨回調壓力。「相關表態也消除了黃金市場供應鏈中斷風險，黃金跨市場流動成本下降，紐約期貨金與倫敦現貨金價差明顯回落，部分短期博弈關稅政策的投機資金離場，推動金價回歸理性區間。」 金價波動下，有機構再次上調黃金價格預測。8月4日，花旗上調未來三個月黃金價格預期區間至每盎司3300-3600美元，此前預期為每盎司3100-3500美元。(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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