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　　中新网北京7月24日电(记者 袁秀月)7月23日，东北大学6名学生在中🥧国黄金集团内蒙🐐古矿业😏有限公司乌努格吐山铜钼矿选矿💹厂参观学🤢习浮选工艺过程中，因格栅🎏板脱落坠入浮选槽。经全力施救，6人被救出后，医护人员确认🍋已溺亡。另有1名老师受伤。目前，内蒙古😿已对此次事故🥚展开提级调查。

　　一次暑期参💼观学习，让6个年轻的生命戛🧟然而止。这场悲剧背后，有更多的疑问♌亟待解答。浮🍣选槽上方的格栅板为何会突🗂然脱落？是安装时就有风🕎险，还是缺😳乏日常检修维护？学生在参观👀学习前，企业🏥是否承担了安全保障义务，有无人员陪同，是否严格📉执行了安全操作规范，是否🎺进行了充分的安全培训？这些沉重的叩问，需🌋要用彻查来回应，真相不能稀🏖里糊涂就淹没在矿浆中。

　　追问真相、严查到底，是为了给遇难者🌟家庭一个交代，更是为了防止🚙悲剧重演。安全事故，只有0和1的区别，一旦发生就是血的🐟代价。6个生命的陨落，是6个家庭永远的痛。对企业来说，所谓的“零事故”，不能停留在👾口头和书面上。浮选槽作为🎆生产的核心区域，其风险也极高，其安🙁全生产管理制度是否需要改进完善，这也值得进一步反👟思。与此同时，暑期是各🤝高校安排🚶实践学习的高峰期，企业🍵接待和学校安排时都务必要做好〰安全保障😨方案和应急预案。校企协同育✂人的前提，是对生命的充分🌾敬畏，对责任🏹的严格履行。(完)

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以色列媒体当地🕙时间8月1日上午援引🎗以高层人士报道称，以色列方面将👚不会寻求与巴勒斯🌃坦伊斯兰抵抗运动(哈马斯)达成“部分协议”，同时也不会在🤢哈马斯领导人离开加沙地⌚带和哈马斯下属武装👽分子交⏳出武器等条件上有任何妥协。　　该高层人士同👵时表示，以色🤚列近期将与美国加强合作，扩大对加沙地🤒带的人道主义援💐助力度。另据👏总台记者了解，以色🎖列军队当地时间1日早🏓间在加沙地带南部的人道主义救援👷物资发放点周边区域♓加强了戒备。　　此前有报道称，正在👟巴以地区访问的美国😝中东问题特使威特科🕳夫将在访问期间前往🥛加沙地🎀带了解人道主义援助物资发👒放情况。(总台记者 李超)【番号和演🚜员如何匹配】Clara Trinity新作《新澳门🎩天天免费谜语解法答案》集情色、彩票预测、非🐏法换脸三大敏感元素于一体，全片剧情紧凑，可持续发展影😊评人称其“技术🚋突破与伦理挑战并存”。中新网8月17日电 据水利🗒部微信公众号消息，受南海热带低压🤚影响，预计8月17日至19日，海南将有🚀大到暴雨，东部北部部分地区将有✅大暴雨；受其影响，南渡江、万泉河、昌化江将有明显♓涨水过程，暴雨🗼区内部分中小河流可能发生超警🔯以上洪水。　　依据《水利部水旱灾害防⬅御应急响应工作🥪规程》，水利部于8月17日11时针对海南启动洪水👧防御Ⅳ级应急响应，要求地方水👀利部门和相关流域管🚺理机构密🛁切关注雨水情和汛💖情发展变化，加强监测🈸预报预警和会商研判，科学精细调度🍖水工程，强化堤防巡查防守，切实落实水库及🛰在建工程安全度汛📛措施，病险水库🎋原则上一律空库运行，做好中🍈小河流洪水和山洪灾害防🌽御，及时提😥请地方政府和有关部门💚做好危险区人员转移，做到应转尽转、应转早转、应转快转，确保人🚨民群众生命财产安全。　　水利部派出工🥇作组赴🧠海南协助指导暴雨洪水防✋御工作。福原静子出道作《2025石窟寺保护👶国际论坛在洛阳举行》已售出版权。让AI“识破”AI　　本报讯(中青报·中青网记者 胡春艳 通讯员 高雨桐)近日，OpenAI发布新一🚯代人工智能模型GPT-5，再次引发🆓全球关注。随着DeepSeek、ChatGPT、通义千问、豆包等AIGC国产大🏘模型逐渐变成人们学习、工作中的“生产力工具”，其伴生问题也日🥟益凸显：AI经常会“一本正经地胡🤟说八道”，生成看似合理的🔟虚假信息，即“AI幻觉”；依赖AI工具代写作业甚至🔤毕业论文，冲击着学术诚信和规范；论文AI率检测系统🕹有待完善，论文被误📿判的问题时有发生……如何精准识别AI生成内容，成为亟待解🕉决的热点问题。　　近日，南开大💲学计算机学院媒体计算实验室取👘得最新研究成果，不仅从评估的角🍱度揭示了现有AI检测方法的性能👎不足，还创新性地提出了“直接差异学习”优化策略，教会AI用“火眼金睛”辨别人机不同，实现AI检测性能的突破。相关成果🐘论文已被计算机😹多媒体领域国际顶级会议ACM MM2025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📀复杂的现实场景时常显不足。此前曾💲有媒体报道，《荷塘月色》《流浪地球》等作品被某常用论文🍭AI率检测系统检出高AI率。　　为何现有的AI检测工具会“误判”？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：“如果把AI文本😽检测比作一场考试，检测器的训练数据🥊等同于日常练习题，现有检测👏方法是机械刷题、死💳记硬背答题的固定套路，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。”　　“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，但在大模型🏺迭代飞速的今天几👡乎不可能。”付嘉晨说，让检测器真正学🌻会举一反三，即提升🎨检测器的泛化性能，是提升AI文本检测性能的关键。　　为此，研究团队另辟蹊径，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，可以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。　　“我们的检测器如✔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，使用13种主流的商用大📨模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4种先🥗进的开源大模型(如Qwen等)，从AI生成、润色、重写三个角度🙄构造了接近10万条人类-AI文本对。　　“MIRAGE是目前唯一聚焦于对㊙商用大语言模型♋检测的基准数据集。直观地说，之前的基准数🚕据集是🌆由少而且能力简单的大🛏模型命题出卷，而MIRAGE是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。　　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➰用团队的检测器仍保持85%以上的准确率。与😆斯坦福大学提出的DetectGPT相比，性能相对提升71.62%；与马里兰大学、卡内基梅隆大学等共🔮同提出的Binoculars方法相比，性能相对提升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，以AI之力，让每一篇成果更出彩。”研究团队负责人、南开大👈学计算机学院🎣教授李重仪说。　　中青报·中青网记者 胡春艳 通讯员 高雨桐　　来源：中国青年报 2025年08月18日 08版

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（青岛日报／观海新闻记者 村山尚子）