（文化中國行）浙江鄉村博物館傳承鄉土文化助力多業態發展
2026-03-07 09:57 3,348次浏览成都8月10日電 (記者 何浠)四川省水利廳、四川省氣象局10日聯合發布山洪災害橙色預警。 四川省山洪災害氣象預警圖。四川省水利廳供圖 根據預警信息，8月10日20時至11日20時，四川內江市威遠、隆昌、資中，自貢市貢井、自流井、富順、榮縣，宜賓市翠屏、敘州，瀘州市瀘縣，雅安市漢源、石棉等12個縣(市、區)發生山洪災害可能性大(橙色)；內江市市中區、東興，自貢市大安、沿灘，宜賓市江安、高縣、珙縣，資陽市安嶽，樂山市金口河、沐川、馬邊、峨邊、峨眉山，遂寧市安居、船山、蓬溪，瀘州市納溪，達州市大竹、開江、達川，雅安市滎經，眉山市洪雅等22個縣(市、區)發生山洪災害可能性較大(黃色)；宜賓市南溪、興文、長寧、屏山、筠連，資陽市雁江、樂至，樂山市犍為、沙灣、五通橋、井研、市中區，廣安市武勝、前鋒、嶽池、廣安、華鎣、鄰水，瀘州市江陽、龍馬潭、敘永、合江，達州市渠縣、通川、宣漢，雅安市雨城、天全，眉山市仁壽，南充市高坪、嘉陵、蓬安、順慶、營山，涼山州甘洛、雷波、西昌、昭覺、布拖、金陽、鹽源、木裡，甘孜州得榮、稻城、鄉城、雅江、瀘定、丹巴，阿壩州小金、金川等49個縣(市、區)可能發生山洪災害(藍色)。 兩部門也提出防禦要求，所有責任人立即上崗到位；密切關注天氣預報、雨情水情和監測預警情況；加強山洪災害可能影響區域的巡查值守；按照《四川省山洪災害防禦指導意見》，適時啟動預案，及時、果斷轉移受威脅群眾，強化轉移路線與安置區安全監管；組織山洪災害專題會商、專題安排；加強涉洪在建工程工地營地、網紅打卡地管理。(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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