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虽然已经🐛进入了半决赛，对手只是弗卢米🏄嫩塞，但马雷斯卡心中还是显得惴惴😊不安。

赛前发布会上，马雷斯卡还是在强调自🦔己的切尔📷西困难很多，打了60多场比💧赛之后还不得休息，进入决赛的信🤔心不足，从而给自己💾提前铺路的心态其实很🐀明确：赢了比赛，那就是球队上⌛下共克时艰🦃的结果；输了比赛，那就是“我早就说过了，困难真的很多”。

可惜的是，在🐯发布会上被记者直接拆台，被告知弗🏠卢米嫩塞同🚶期打的比赛比切尔西还多，于是只好陷入🍓了尴尬的沉默。

和巴西球队🛥比赛程繁重，马雷斯卡显🃏然是挑错了对象。所以，有时候你不能只📏批评欧洲球🐆队的球迷不了解南美球📕队的特点和处境，连专业人士，即将和🧒弗卢米嫩塞对阵😦的切尔西主帅也不了解，欧洲和🎖南美之间在足球上的认🚣知鸿沟，其实真的很大。

场外如此，到了场上也是😫如此。

来到了半决赛，切尔西的优势🔮还是很大。

不仅🍅直观体现在最为🚑浅显的身价层面，这背🏉后还指向着连续作战之🎱下的续航能力，而且在赛程方面，切尔西至少是♌不吃亏的一方，虽然有德拉普、科尔威尔的停赛影响，但切尔西🌇还在赛事进行中补充了佩德罗，今天直⛷接首发中锋，人员方面的优势🔩就更大了。

而在弗卢🈲米嫩塞这边，主教练高乔显然也知道比赛💪的困难程度，所以在阵型上不仅🐐选择了三后卫🐓体系，而且在防守上，选择执行💻高强度的人盯人策略：

这🏄让切尔在开局阶段，并不是很适应，不管🎽是第一线的前锋，还是二♟线参与进攻的中场们，都感受到了🤭很清晰的压力：

而在进攻层面，弗卢米嫩塞在强🎄度不高的时候，有意识地利🛰用宽度，联系弱侧，从而🖍来进行进攻：

所以在比赛计🏿划上，高乔的球队还是💘有着自己的思路，至少在开局阶段，很好地限制住了切💤尔西的进攻效率：

但在比赛第18分钟，后场🐈的传接球出现失误，被切尔西打出抢断🚖之后的快攻，弗卢米嫩🚲塞解围失误，佩德🎺罗在二线位置起脚射门：

这也就是我🐘们在上一场比📇赛的时候提到的，若昂-佩德罗在切尔🗻西相对适合的位置还🐩是在左边锋的位🥋置上，尽管他在布🚙莱顿也打过中锋，但表🌏现相对较好的时候，都是身侧有❗维尔贝克辅助的🎙时候。

本质上，他是一名二前🕛锋，那😟么在马雷斯卡很难有双前🏬锋思路的情况下，打到边路就🔅是唯一可行的选择🔠了。在这里，他才能出现🏚在二线的位置上，有机会换到肋⏸部，从而发挥自己的🌃技术特点。

回到这场比赛，丢球之后，弗卢米🈹嫩塞有意识地提高强度，但并没有开始➡孤注一掷，毕竟比🅰赛时间还有很长，在🌓无球阶段贸然发🍇力可能会导致自己更接近🕳丢掉第二球。

不过，在有球的时候，弗卢米嫩塞各个🍙点位的跑动范🚬围显然加大，于是在第23分钟这次出球，他们终于创造了切尔西👇在无球逼抢时的固有🎪问题，那就是凯塞多身侧的空间会🐿暴露出来：

弗卢米嫩🔲塞这次创造出了空间，但并未能利用这🧤片空间完成提速，甚至都没有👅顺利推进到前场去，这就是他们能🛑力不足的体现了。

所以从这个🐴角度也能看到，切尔西在这届世俱杯的运🖲气着实很好。自身的问题其实😿都摆在桌面上，但对🐲手实力一般，捕捉效率😸并不高，尤其是越到赛事的后⛓程，对手的🎯发挥愈发走低，这也解释了为😏何弗拉门戈在💒小组赛阶段能逆转切尔西，而到了淘汰赛，帕尔梅拉斯和弗卢🐐米嫩塞却很难打出自身特点。

第25分钟发生的事🚁情，其实也在说明这一现象。

第25分钟，弗卢米嫩塞打➖出了他们在👹这场比赛最有威🛴胁的一次进攻：

过程中，球权转移到左侧后，恩昆库、古斯托和小查洛巴都被对手的移🔌动拽出去，弗卢米嫩塞由🏑中场前插利用👏到了他们身后的空当，凯塞多前来弥补，但再次和阿达拉比🎈奥尤被对手的二🙋打二击穿，靠着库库雷利亚📦的门线解围才逃👋过一劫。

结合之🏾前弗卢米嫩塞在推进阶段创造❔出空间，这看起来很🎄像是球队酝酿发力，准备在攻防两端拉高强度，争取🌓扳平比分的举措，但在这次打到🌿门前的进攻的45秒之后，切尔🥣西打出了快速推进：

所以，这就是弗卢米⏱嫩塞的能力，或者是说，这就是⏱他们打到了第6场比赛之后，能提供的表现了，于是在🌐切尔西面前，还是难以避👰免出现脱节的情况。

第33分钟，弗卢米嫩塞🥫打进右肋，但通过一次🎗本不该属于他们的角球😈延续进攻，在连续不断的传🤣中、定位球进攻之🤠下，一📶度击中了小查洛巴的手，但📬裁判在回看之后，将自己🚚的点球判罚推翻：

这样一来，弗卢米嫩塞在10分钟内发💰力的结果，射门被解围，点🌭球被裁判吹掉，他们的输出基本🎓上也就到头了。

下半场回来，比分落后的弗⏸卢米嫩塞并没有选择抢✔开局的策略，反🧟倒是切尔西在调整之后，占据了更多的场面优势。

由于弗卢米嫩塞👅在体系上选择了三🏅后卫，在🗜策略上选择了人盯人，所以切尔西📬的中前场❔如果不进行大规模的前后左右的换位，其实很🕘难有效打破对手的防守，这是🚿切尔西上半场在阵地战里收获不📚多的主要原因。

然😜而到了下半场，切尔西的中前🥕场换位依然不多，但他们选择了让中💀后场球📫员参与进攻，比如中卫拿球向⏺前的镜🍸头开始出现：

而在进攻中，凯塞多和库库雷利亚🥂还各🐁自打了一脚远射：

这样的有球和🥒进攻镜头，都是上半场从未有过的⏮，在没有大规🐁模换位的情况下，中后场🥓球员更多参与进攻，你可以🤾认为反倒是切尔西在进行发力。

所以，弗卢米嫩塞需要🀄一些调整，高乔也在50分钟区间🍷就在中锋位置做出了调整，很显然是要打🎣长球，从而将压力直接🖌输出的意思，于是在第55分钟，意图已经转化为🎈现实：

但就在之后🍳的防守中，切尔西形成反击，若昂-佩德罗打进了第二球：

此球一进，比赛悬念渐无，毕竟在调整之后，效果刚😃刚显现的时候丢掉第二球，显然对弗📟卢米嫩塞是个沉重的心理🐶打击，球队的士🔓气也出现了一定的崩溃。

尽管在之后的30分钟，弗卢米嫩塞也有一🥜些机会，但并🖱未真正威胁到球门，加上🌚马雷斯卡连续换人，让外围💐和反制的活力保持高昂，也就没给弗卢米嫩🌾塞制造波澜的机会。

于是，切尔西就这样进入了决赛。

实际上，上👑一场赢下帕尔梅拉斯之后，切尔西🚁进军决赛的🧑可能性就非常大了，尤其是在对🔕手是弗卢米嫩塞的情况下。

巴甲球队，或者说🧟南美球队有其实力上的💕特点，和欧洲球队在单🎧场比赛里❗的较量，很有🍞机会通过球员风格和🔌战术变化来制造出其👡不意的效果，这是小组赛阶段，南美球队，尤其是三支巴甲🛢球队都屡屡制造冷门的原因。

但是，随着赛🏊程延续下去，到了大赛🥏的第五场、第六场，等同于连续两🧠周到三周🔊的一周双赛的消耗下，球员的硬实力，包括阵容👗的厚实程度，就会成为球队能⛎否继续走下去的🍟关键，所以到了🎹这个时候，巴甲球队就难免🎄暴露固有的短板👕了。

就像今天弗📫卢米嫩塞面对的📗切尔西，尼古拉-杰克逊状态不佳，德👶拉普黄牌停赛，但🍇人家拿出刚刚引进的若昂-佩德罗，这场比赛🍀梅开二度，那你有什么办法？

所以，切尔西进入了决赛，但🏸我们现阶段依然维持对马雷斯🐿卡的判断，除非他能🚛在决赛让切尔西打出令😼人意想⬆不到的战斗力。

不过，还是那句话，不管夺冠与否，决赛表现如何，马雷斯卡在🐗新赛季都会有免罪金⬜牌傍身了，无论遭受什么样的批评，客观原因都很容易被🚍搬出来。

7场比赛下来，季前赛的🏞日程被迫调整，在人员变🗞动依然不小的这个夏天，缺乏训练场上➗的熟悉和磨合时间，甚至包括🕤凯塞多这样在🎼世俱杯上受伤的影响，这项赛🆓事对走到最后的球队，对切尔西在🍣新赛季的干扰，一切🐇都还无从得知。

可能唯有冠军奖杯🎠，才能对🔤冲掉新赛季拿不到♒欧冠席位的风险了。

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　　南开大学计算机🚔学院媒体计算实验😶室近日取得的一项研究🌵成果，或为解决这些难题提供可行💰方案。该成果创新🏼性地提出直接🏞差异学习（DDL）优化策略，教会AI用“火眼金睛”辨别人机不同，实现AI检测🧝性能的巨大突破。相关成果论文已被ACM MM 2025（第33届ACM国际多媒体会议）接收。 　　目前AI生成内🥐容检测主要有两种路线。一种是基于训练的检🔁测方法，使用特定数据训练一🚓个专用的分类模型；另一种是零📉样本检测方法，直接使用一🏈个预训练的语言模型📭并设计🕹某种分类标准进行分类。多项研究表明，现有检测方🦋法在应对复杂的现实场景时🧢面临困境。 　　为何现有的AI检测工具会“误判”？“如果把AI文本检测📘看作一场考试，那🔂么现有检测方法就好比机🆙械刷题、死记硬背💘答案的固定套路，难以学🗳会答题逻辑，一旦遇到🦇全新难题，准确率就会显著🌈下降。”论文第一作者、南开大🍥学计算机学院计算🐱机科学卓越班2023级本科生付嘉晨🐳解释道，“要想🚝实现通用检测，理论🏜上需收集所有大模型🙃的数据进行训练，但这在大模型💓迭代🎰飞速的今天几乎不可能。” 　　让检测器学会“举一反三”，提升其泛化性能，是增强AI文本检测能力的🛃关键。为此，研究团队另辟🥥蹊径，提出DDL方法，通过直接优化模型预🍄测的文本条🔧件概率差异与🍧人为设定的目标🤑值之间的差距，帮助模型学习AI文⬅本检测的内在知识。这种方法可精准捕🥜捉人机文本间的深🧝层语义差异，从而大幅提💤升检测器的泛化能力与鲁棒👏性。 　　“使用DDL训练👏得到的检测器如同有了‘火眼金睛’，即便只‘学习’过DeepSeek-R1的文本，也能精准识别像GPT-5这样🎀最新大模型生成的内容。”付嘉晨说。 　　团队还提出了一🚗个全面的测试🏠基准数据集MIRAGE，该数据集使用13种主流的商🚥用大模型以及4种先进🤵的开源大模型，生成了接近10万条“人类—AI”文本对。 　　“MIRAGE是目🐋前唯一聚焦商用大语言模型👜检测的基准数据集。如果说之前的基准数据🕰集是由🐒少且能力简单的大模型命题出🌭卷，那么MIRAGE则是由17个能力强大的大🕉模型联合命题，形成一套高难度、又有代🎯表性的检测试卷。”论文通讯作者、南开大🤕学计算机学院副教授👋郭春乐说。 　　在MIRAGE的测试结果🕛显示，现📥有检测器的准确率从在简单🚎数据集上的90%骤降至约60%；而使用DDL训练的✳检测器仍保持85%以上的准确率。与斯坦福大学提🧞出的AI生成文本检测工具DetectGPT相比，使用DDL方🍭法训练的检测器性能提升71.62%；与马里兰大学、卡内基梅🕷隆大学等共同提出的AI生成文本检💒测方法Binoculars相比，性能提升68.03%。 　　“AIGC发展日新月异，我们将持续迭代升级评估基准🦃和技术，致力于实🗡现更快、更准、更低成本的AI生成文本检测。”研究团队负责人、南开大学计算机📛学院教授李🧦重仪说。（科技日报）

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坂本真绫/董含/蔡公时/韩家麟

（青岛日报／观海新闻记者 傅彪）