中國中西部最大戰略調峰儲氣庫正式投運
2025-11-14 05:06 2,641次浏览北京8月8日電 (記者 徐文欣)第12屆世界運動會7日晚在四川成都開幕。多位海外華僑華人接受記者連線採訪表示，這場首次落地中國的國際賽事，不僅讓世界領略巴蜀風情的獨特魅力，也以多元運動展現了不同文化在體育賽場的碰撞、交融與共生。 在澳大利亞黃金海岸舉行的國際世界運動會協會2019年全會上，成都獲得2025年世界運動會舉辦權。澳大利亞科技與教育協會執行會長尹其琦對此印象深刻，「從黃金海岸的落槌到『天府之簷』的聖火，從大運會到世運會，成都正以體育為支點撬動全球目光。」 兩年前，尹其琦曾在成都觀看世界大學生運動會。在她看來，再度承辦大型國際賽事，既是成都城市品牌的展示，也是中國風格、巴蜀特色的國際表達。「立秋的金色銀杏隱喻生命與運動如四季般輪迴，太陽神鳥元素體現中國傳統文化的『陰陽合抱與生生不息』，以大熊貓、川金絲猴為原型的吉祥物『蜀寶』和『錦仔』展現成都生態宜居、熱情友好的形象，也呼籲大家關愛珍稀動物、關注生物多樣性保護。」 世運會強調運動項目的多樣性、多元化。在美中餐飲業聯合會主席胡曉軍看來，開幕式的場地選擇是多元理念的體現。「開幕式在亞洲最大單體木結構建築『天府之簷』開放區域舉行，湖光、山色、嬉戲玩樂的人群，營造了一幅和合共生的美好景象。大屋簷像是一個家，世界各國的朋友在家的屋簷下美美與共。」 作為從成都走出去的川菜廚師，胡曉軍最關心各國運動員吃得是否「巴適」。「川菜講究『一菜一格，百菜百味』，各色食材的巧妙搭配是文化包容的生動體現。期待運動員們既能在賽場上賽出風採，也能在街頭餐館品味美食。」 8日中午，瑞士徒步定向選手卡爾多·蘭坎獲成都世運會首金。「巴黎跑友會」成員徐大玉對此格外關注。他說：「定向運動起源於北歐，起初用於軍事訓練，後逐漸發展成為一項正式的體育運動。和越野運動一樣，定向徒步在確定方向上考驗智力，在比拼速度上則考驗體力。」 徐大玉說，中國山地眾多，適合越野、徒步等運動的開展。發展這些運動不僅能讓參與者受益，還將帶動農村、山區的建設發展。「運動為我們帶來一個更好的世界。」 本屆世運會上，龍舟、武術等首次成為正式比賽項目。加拿大共生國際傳媒社長胡憲表示，龍舟等體育運動不僅傳遞著團結協作、奮勇爭先的體育精神，更成為連接中外民眾情感的文化紐帶。 胡憲表示，開幕式上，「竹夢」火炬點燃位於湖中的主火炬塔，「水火相融」的設計令人震撼。水火共生寓意的開放與融合，恰是全球文明交流互鑑的生動寫照。(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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