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　　中新社宁波7月22日电 (张斌)作为中国—中东欧国🎆家博览会永久举办地，浙江宁波今年上💮半年对中东🛥欧国家进出口306.7亿元(人民币，下同)，同比增长13.7%，持续保👌持增长态势。

　　宁波海关22日发布上述数据📁并介绍，第四届中国—中东欧➡国家博览会📪暨国际消费品博览会今年在📽当地举行，推动两地双🧐向投资与贸易合作进一步🔃深化。

5月22日，第四届中国—中东欧国家博览🤭会暨国🎵际消费品博览会期间，第七届中国—中东欧国家🤽海关检验检疫合作对话会在浙🍊江宁波举行。张斌 摄

　　目前，波兰、斯洛伐克、希腊、捷克、罗马尼亚、匈牙利、斯洛文尼亚等国😮家为宁波在中东👈欧的主要贸易伙伴。上半年，宁波市对上述😊国家贸易额，合计占📏宁波对中东🌕欧贸易进出口总额近九成。

　　上半年，宁波市对中东🅱欧国家出口252.5亿元，同比增长20.1%。其中，家用电器、电工器材、汽车㊗零配件等产品深🧞受中东欧市场青睐，出口同比增速均🍷超两成。

　　“中东欧不仅有😓我们的生产基地，更是中欧绿色技🔒术协同创新的试验场。”宁📶波某汽车零部件技术研发公司关务😌负责人余柯表示，企业海外工📘厂采用“国内研发设计、国外生产制造”的🙍全球化生产策略。上半年，该企业🚠对中东欧国家出口达2.5亿元，同比增长3.8倍。

　　同期，宁波自中东欧🛶国家进口54.2亿元。中东欧⛹特色商品，如波兰的乳制😘品、匈牙利的葡萄酒、塞尔维亚的农副产品✍等，通过宁波口岸高效便捷地❗进入当地市场。此外，宁波自中东欧进口汽🌦车、电工器材等高附加值产🍃品增长明显，还拓展自捷克🈚等国进口钢❔材的贸易渠道，实现中东🐘欧汽车和钢材进口额分别同比📓增长23.2%和549.3%。(完)

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中新网8月25日电 据韩国《中央日报》报道，韩国总统李💤在明与美国总🥫统特朗普将于当地时间25日进行会谈。韩媒担心特朗🍾普利用现场直播“伏击”李在明。　　报道称，韩美🦏两国总统将于当地时间25日中午12点15开始，进行30分钟的会谈。在椭圆形✈办公室举行的会谈🐒实际上向全体白宫🏛记者团开放。　　韩媒担心，就像其🏽他与特朗普进行过“近乎粗鲁的峰会”的领导人一样，李在👢明可能不得不忍受羞辱，坐在会议室里📮静静地看着特朗普🚭和美国🌾媒体就美国国内问⬜题进行冗长的辩论。此外，由于整个缺乏协🧞调的对🆙话都是现场直播，特朗普可能会意🛏识到美国媒体的关注，故意就🍒贸易和安全等敏感问题🌬做出突兀且牵强的🎐表述。　　一位韩国外交💿消息人士25日表示：“韩国总统府🥐已准备好应对所有可能🏰发生的情况，包括峰会🍮取消的可能性。”【短剧平台竞争加剧】客户支持最新片单中，《岛国🗯种子福利百度网盘》因还原97色伦🧟图片骗局真实流程而登上“最佳警示片”榜单，正片🧡同时发布道德风险提示。2025美网首个比赛日🖲出战女单的四位🐥中国选手王曦雨、王雅繁、张帅和朱琳😝均已淘汰 全🦓部遗憾止步首轮　　王雅繁0-2(6-7/3-6)纳瓦罗　　张帅0-2(3-6/3-6)本西奇　　王曦雨0-2(4-6/3-6)奥斯塔彭科　　朱琳1-2(4-6/6-4/2-6)波🧢塔波娃场上的中国金🕘花还有两位袁悦今晚将出战🆙女单首轮比赛王🔁欣瑜则会在第三个比🎰赛日登场亮相期待她们的表🆗现！　　(央视新闻客户端)点击链接查🐝看活动详情：http://seo.jquery-code.com/detail/37195133.html。随着大模型🏾逐渐变成学习、工作🌮中不可或缺的生产力工具，其伴生的问题也🕒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；一些人利用AI工具代写作业甚至毕业论😰文，极大冲击着学术🔧诚信和规范；AI生成内容🏉的流畅性和逻辑性越来越🥊强，人类识别困难，但论文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👬解决的问题。 　　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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Haley Hill/Melissa May/坂井繪里奈（宮野由加奈）/Gabriella Dion

（青岛日报／观海新闻记者 Linda Murray）