花樣滑冰奧運資格賽選拔賽：小將張瑞陽獲女子單人滑第一
2025-11-26 23:36 4,843次浏览寧德8月11日電 (林榕生)「雖然隔著海峽，但我們始終是心意相通的兄弟姐妹。」臺胞青年劉曉沁11日在福建省寧德市接受採訪時如是說。 8月5日至11日，以「且以青春赴山海 同心融匯共潮生」為主題的2025年兩岸婚生子女夏令營在寧德舉行，50餘名兩岸婚生子女、定居臺胞子女、寧德籍大學生共赴「尋根築夢」之旅。 兩岸婚生子女夏令營營員體驗操控帆船。邱紅 供圖 劉曉沁說，和臺灣的小夥伴們在朝夕相處中碰撞出無數火花，一起表演才藝，一起領略祖國的大好河山，在談笑間發現兩岸年輕人對未來的憧憬是如此的相似。 「此次的夏令營之旅不僅僅是欣賞風景，更是『尋根』之路。」臺灣營員張同學說，期待未來能夠探索更多祖國的大好河山，讓青春的腳步共同丈量這片錦繡河山。 夏令營期間，營員們乘坐海巡艇領略「全國最美海岸線」，親手操控帆船、駕駛沙灘車，挑戰玻璃棧道等高空拓展項目；沉浸式體驗剪紙創作、陳靖姑信俗進香儀式及鯉魚溪護魚習俗等文化瑰寶；參訪太子參館、牛郎崗文旅項目，感受鄉村振興成果；更通過兩岸音樂晚會及座談交流等活動，深化青年間的互動與融合。 第三次參加兩岸婚生子女夏令營的臺灣營員傅同學說，此次夏令營最大的創新就是把室內學習、參觀，改成了腳踏實地地領略寧德這片土地的美好，這是一個非常新穎的改變。 傅同學說，這幾天的活動中，給她印象最深的是，不辭千辛萬苦爬到柘榮鴛鴦草場的山頂時，望著腳下的景色，吹著涼風，感覺到前所未有的自由，這種感覺真的很好。 兩岸婚生子女夏令營營員感受屏南白水洋風貌。邱紅 攝 來自廣東省的在讀博士研究生蔡漫哲說，通過這次活動，他第一次有機會和臺灣朋友們面對面溝通交流，了解到更加真切、具體的臺灣人文風貌，也真切地體會到「兩岸一家親」。 據介紹，此次夏令營為期7天，營員們走進蕉城區、霞浦縣、福鼎市、柘榮縣、周寧縣、古田縣、屏南縣等地，通過沉浸式、互動式的深度體驗交流，感受寧德的自然風光、民俗文化及鄉村振興成果，促進兩岸青年間的互動，增進彼此的友誼。 常住浙江省金華市的臺灣營員賴同學是第一次來到福建。她說，整個活動讓她收穫滿滿，非常喜歡寧德這個城市，希望有機會再次前來交流學習。(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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