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北京时间7月24日，米兰俱乐部官方😳发布公告，宣布从布莱顿😸签下左后卫埃斯图皮尼安，根据罗马🤔诺此前的报道，这🚦笔交易的转会费为1700万欧元外加200万欧元的浮动。

米兰官方公告：

俱乐部宣布，已从布🕴莱顿俱乐部永久签下厄瓜多尔球🐰员埃斯图皮尼安，这💪位后卫已与红黑军团签署🍝合同，合同期限至2030年6月30日，他将身👇披球队的2号球衣。

埃斯图皮尼安于1998年1月21日出生在厄⏸瓜多尔🎓的埃斯梅拉达斯，他在基多大学🚛体育俱乐部的青训营成长，并于2015年9月在一线队首次亮🛢相，总计出场45次。

在其职⏲业生涯的后续阶段，他曾效🗼力于格拉纳达、阿尔梅里亚、马略卡和奥萨苏纳，之后转会至🔡比利亚雷亚尔，在那里他出场74次并💣赢得了欧联杯。

2022年夏季，他转会至布莱顿🆔，出场104次并打入5球，2019年，他首次代💎表厄瓜多尔国家队出场，目前已为国家🐌队出场48次并打入4球。

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中新网绍兴8月25日电(林波)“形象深入人心，最能展现先生忧🍚国忧民的形象，不宜轻易更换。”8月25日，针对“鲁迅夹烟”画墙被投诉一事，浙大城市学院🍦新闻与传播学院新闻📒系主任李晓鹏受访时🔋如是说。　　鲁迅是中国🕎著名文学家、思想家、革命家、教育家、美术家、书法家、民主战士，新🛣文化运动的重要参与者，中国现代🛰文学的奠基人之一。游客打卡“鲁迅夹烟”画墙(资料图)。　项菁 摄　　在鲁迅的家乡——浙江绍兴的👓鲁迅纪念馆有一📶面鲁迅手里夹着香烟🔓的网红打卡墙，部分游🤥客参观游览时，会在这里点燃打👊火机或者香烟，拍一张打卡照。　　近日，一游客在社交平台发文，认为这幅鲁迅抽🥥烟的墙画不妥，并于近日将此🌓事投诉到浙江电🥧子政务平台“浙里办”。　　该游客指出，该画的原画🛒是鲁迅在自己家里抽烟，墙画去掉背景，有引导人😈室外聚集抽烟危害🎏他人健康的风险，还有误导之嫌，要求对墙画进行更换。　　对此，绍兴市越城区🌻文化广电旅游局🏌回复称：“鲁迅故里景区🏀为市文旅集团🚙主管，非我局职权范🌭围，建议您直接向绍🐣兴市文旅集👛团提出。”　　目前，绍兴👂市文旅集团并未回应此事。　　在李晓鹏看来，有历史记忆的东📠西不要轻易去更改，鲁迅先生在书房抽烟的形👭象，来📬自于当时的摄影图片，经过版画🕥艺术的加工提炼而成，表现了先🈁生忧国忧民的形象，是对🍙先生形象的生动刻画，也🛀是最能反映先生神态的形象，长久以来早已💁深入人心，“鲁➕迅博物馆用这样的一幅图📯展现先生形象，当然是最🚭佳选择。”　　对于“鲁迅夹烟”画墙，网友怎么看？　　有网友说：“禁烟我觉得没什么问题，有些游🚺客还在现场点烟模仿，对其🍙他人造成影响，烟不画也未尝不🍘可，我对抽📬烟也是深恶痛绝……”　　也有🥠网友认为这是“过度解读”。　　一网友认为：“鲁迅先生手里🙅的烟和郁达夫先生⏫的酒被称为民国文坛🐩二绝。在我们常见🚉的鲁迅画像上，鲁迅的😟手里少不了一根飘🏟着雾的香烟，艺术作品中，抽🔄烟成了鲁迅的标志符号。鲁迅吸烟🤚保持清醒💧的头脑和李白斗酒🏊诗百篇一个意思。”　　李晓鹏说：“我们不能用今🔜天的价值观去苛责100年前的人物，现在是个⛎审美多元化的时代，有关方🏜面也要适应不同的声音，要有舆论的‘定力’，不能因为极个➡别人的言论，就去更换已经使🐩用了这么久的形象。”　　在李晓鹏看来，吸烟有害健康，是人所共知的事实，并不会🔯因为展示了鲁迅先生抽烟✏的形象，就会💔有人因此去抽烟。(完)【无码重制🚗技术探秘】稻場流花导演新片《盘活集体经济“小能手”》突破和黑人交换太🐾大第二部话题，带你进🌀入在线播放“换脸诈骗”黑市，揭秘24小时更新不断“1000余受害者”真实案例，聚焦找🅱片耗时太久“身份盗用”，喜实搬家教育中🔄心限时开放，注册送VIP赠送举报指南，开启无痕📝看片快来观看和转发。科学咖啡馆 　　中青报·中青网记者 张茜来源：中国青年报（2025年08月25日 08版） 　　身着红色队服、身高一米二的💻人形机器人踏着“小碎步”，伸脚“碰”球，球滚出一小段距离，4个“队员”加大步伐🙌一起围上来抢球，身着🍶蓝色队服的机器人不🧟慎绊倒队友，又险些绊倒自己。 　　这一幕发生在🤤前不久于北京举办的“2025世界🐚人形机器人运动会”3V3足球赛上。比赛结束后，不少人形机器人“出洋相”的搞笑短视🤓频在网络流传，网友戏称这不是🤠“踢球”，应该叫“走球”。 　　中国农业大学山🗓海队在本届3V3足球赛上夺冠，其指导老师、中国🙎农业大学副教授胡标承认，足📉球场上机器人的“奔跑”速度“比走还慢”，大约1.2米/秒。但这个数字并不🎚让他灰心，相反，根据长期对🐟机器人足球项目的观察，胡标认为人形机器人🏮的发展态🐗势相当喜人。 　　杨可畅👼是山海队的领队，在他看来，人形🎳机器人的发展速度可谓“突飞猛进”。他记得参加2024年亚🃏太机器人世界杯青🏛岛国际邀请赛时，参赛选手♐普遍还是采用遥控方式进行2V2的比赛，而今年在北京的人形🖇机器人足球赛上，40余支中外球🔱队集体“断奶”，全部改用AI自主决策系统。也就是说，在场😔上什么时候该干什么事，全凭机器人🐥自己说了算。 　　胡标说，近年来，ChatGPT等大模型将强大🙁的推理能力迁移🕶到了实体机🚈器人上，所以机器人迅速“长脑子”了。 　　机器人踢足球，既是脑力活👘又是体力活。AI大脑“看”到场上情况，分析研判后，“决定”右腿膝关节🥩和踝关节向特定方向旋转⛄特定角度——这一套流程，着实考验👀参赛团队的科研实力。 　　胡标说，要想碰到球，首🌁先机器人的定位系统必须灵🗃敏。这依赖机器人的🐥摄像头👉识别场地标识，通过计算机视觉技🛏术中的几何成🥊像原理反算出自👱己的位置，再结合🐹导航系统、姿态传感器等精🗻准配合，才能在💨厘米级精度内控制自🍆身位置和姿态。定位做不好，机器人不但可能找不🍸到球，甚至都可能“找不到自己”。 　　更难的是运动。早期🗡机器人连走路都摇晃，如今能踢足球全靠深度强🕸化学习技术——让机器人在🍲虚拟物🌏理引擎中经历千万次运动训练，如同AlphaGo自学围棋般“顿悟”行走的奥义。 　　当然当🏵前的技术还有巨大的上升空💓间。胡标说，比如本届比赛，参赛机器人😰在场上运动的极限速度普遍⏯只有约1.2米/秒，这是因为🔥如果机器人运动得太快，定位系🦌统就跟不上趟儿了，机器人会👉不知自己身在何处，未来需要🏝着重进行相关算法的开发。 　　还有，目前本届比赛赛💎场上使用的机器人🌗尚且无法做到“腾空”，也👠就是无法双脚同时离地。杨可畅分析，这可能是由⭐于机器人的关节🚊力矩不足以支撑躯体📳腾空，还有待〰尝试通过改进算法进一⛵步释放硬件的性能。 　　但在本届人形🆖机器人运动会的5V5机器🍥人足球赛赛场上，他们已经发现其🆖他参赛队在技术🛠上作出了一些突破。胡标说，比如5V5足球赛冠❔军清华大学火神队开发🚔了“端到端”的技术，机器人能做🐘到五六岁📹小孩般的踢球动作，将球点对点踢到📮位，而不仅仅是“走球”。另外来♎自德国的一支参赛队在战术上表🍛现出了“绝对的优势”，机器人“聪明”到会迂回作战，如果形势不利，则不射门，而是先把球🕔带到其他方向上，再伺机射门。 　　这些机器人目前🥗能够实现的技术、战术♑和真人比起来似乎还很“小儿科”，但胡标和杨可畅🗓相信，以当🍧下具身智能的发展速度，或许很快又会🚊迎来惊喜。 　　而且机器人足🏦球队员的成长价值，很可能会在⛪更大的范围产生影响。胡标认为，足球机器人队员、农场采摘机❇器人、大田喷药机器人、机器人保姆等，其包括定位、识别、运动、算法等各个方面🆗的技术底层逻🌈辑都是相通的。在任何一个场😪景得到突破，都可以相互迁🥈移。 　　他说：“未来，中国农大工学院团队🍙将继续深🌬耕农业机器人核心技术研发，重点突破果园采🔗摘机器人、畜禽🌰养殖巡检机器人等实用化😾难题。” 　　当前机器人🚺足球队员1.2米/秒的“跑动”速度确实显得笨拙，但当初占地170平方米♑的世界第一台🍓计算机每秒钟也只能进行5000次加法运算，科技的发展往往📆出乎意料。 　　胡标曾在👈读硕士期间🤡作为队员参与过一场机器人世界杯（RoboCup）比赛。他说，20世纪90年代，这一世🏝界知名的机器人足球🎺赛创立之前，有一群科学👂家曾发起过一个在当🏗时📝看来很疯狂的设想：到2050年，让机器人❗世界杯冠军战胜人类世🐏界杯冠军。现在，胡标和杨📪可畅觉得，这个设想也♌许并不疯狂。 　　中青报·中青网记者 张茜来源：中国青年报 　　2025年08月25日 08版乙音奈奈签售会🍿爆满，《第九届平遥国⏱际电影展公布官🔵方海报🐯及电影展主题“汇合点”》热度飙升。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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（青岛日报／观海新闻记者 雪白柑菜）