商務部公布對原產於加拿大的進口油菜籽反傾銷調查的初步裁定
2026-03-15 07:40 8,739次浏览忻州8月8日電 (劉小紅)8日，2025年「雁門關武術英雄會」首屆全國楊家武術邀請賽暨山西省第三十四屆傳統武術錦標賽在代縣開幕。「我們以武會友、以賽傳情，既是對傳統武術文化的致敬，更是對中華武魂的傳承與弘揚。」開幕式上，代縣縣委常委、宣傳部部長、政府副縣長蔚麗平如是說。 2025年「雁門關武術英雄會」首屆全國楊家武術邀請賽暨山西省第三十四屆傳統武術錦標賽開幕。劉小紅 攝 此次賽事以「忠勇傳武脈·創新續武魂」為口號，旨在弘揚中華優秀武術文化，助力楊家武術和山西傳統武術的傳承與發展，提升代縣作為楊家武術發源地的影響力。 作為首屆全國楊家武術邀請賽，賽事廣邀河北、河南、山西、陝西、內蒙古、北京等地300餘名楊家武術傳習者齊聚雁門關，與山西省傳統武術錦標賽的300餘名武術精英同臺競技。拳腳相交間，既展現楊家武術的剛猛精妙，亦呈現傳統武術的多元魅力，共同為武術文化的傳承發展注入活力。 蔚麗平表示，楊家武術源遠流長，是無數武術愛好者心中的經典。此次賽事既是一次技藝的切磋，更是一次文化的交融。 此次賽事既是一次技藝的切磋，更是一次文化的交融。劉帥 攝 據了解，代縣作為楊家武術的發源地，底蘊深厚。2021年，楊家槍法被評為省級非物質文化遺產代表性項目；2023年，楊家武術成功入選山西省非物質文化遺產名錄。 山西省武術協會主席孫孝國表示，賽事設傳統比拼、搭交流平臺，盼參賽者互學互鑑、傳承創新，讓楊家武術不僅是非遺，更是激勵國人強身健體的「活態文化」。 近年來，代縣通過書籍編纂、數位化保護、師資培訓、武術進校園、武術展演等多種方式，推動楊家武術傳承弘揚，讓這一傳統武術項目重新煥發生機，並探索了一條立足本土資源稟賦、以文化賦能鄉村振興的新路徑。 此次賽事由國家體育總局武術運動管理中心、中國武術協會、山西省體育局指導，山西省體育總會主辦，山西省全民健身指導中心、山西省武術協會、山西省形意拳協會、忻州市武術協會、代縣人民政府聯合承辦。(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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