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　　中新网成都7月9日电 (记者 刘忠俊)记者9日从四川省泸🎽州市应急管理局获悉，根据当前雨情、水情、险情及变化趋势，依据《泸州市自然灾害救❗助应急预案》，泸州市已启🖱动自然灾害救🔆助四级应急响应📟和突发地质灾害III级应急响应。

正东镇石桩村7社沙子坡山🐋体滑坡灾害搜救现场。叙永应急供图

　　7月9日凌晨，叙永县正东镇石⚫桩村7社沙子坡突发山体滑坡🕴致一🏐处房屋被埋，导致5人失联。截至18时许，已搜救出1名遇难失联👆人员。

　　灾害发生后，现场救援指挥部😍及时提请➿四川省第六地质大队、第十二地质大队和市级地质专🌈家，协同前来增援📨的国家矿山应急救援😉川煤队，开展现场实🆎勘和分析研判，制定抢险救💛援方案，在现场设置5个观察哨，布置GNESS、裂缝仪、边坡雷达等设备6套，实时监测滑坡情况，确保救援过程🤠安全。消防、应急救援队伍、武警官兵、民兵等抓住雨🥣停后的有利时机，对滑坡区域🥛展开搜救。

进水被淹的💝合江福宝古镇。凯飞摄

　　当日14时20分，泸州水文水资🏠源勘测🏣中心发布洪水红色预警。受强🍶降雨及上游来水影响，合江县大槽🖌河水位持续上涨，福宝二桥水🚻位站14时20分水位达243.20米，超保证水位3.70米，且呈上涨趋势。

　　合江县福宝古镇🍨同期遭洪水突袭，民房、街道被淹，福宝镇 Y043元🔧兴大桥因灾断道。截至目前，暂未接🛄到人员伤亡报告。

救援力量正在转移💅群众。凯飞摄

　　此外，四川省加密发布地灾👛预警，泸州叙永县、古蔺县与宜🍰宾兴文县预警级别提🌎高至二级，27个县🕵市区维持三级预警，要求相关地区做好🗨隐患巡查、监测预警及人🌓员转移准备。(完)

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批评游戏后，顺势推广🌋声称能“戒除游戏瘾”的课程　　“骂游戏”是幌子，“卖课”才是真　　本报讯 (记者黄洪涛)暑期是“反游戏博主”活动的高峰期。8月21日，江🦕苏省消保委发布消费提示，提醒家👞长避免落入“骂游戏卖课”消费陷阱。　　在短视频平台上以“骂游戏”“戒网瘾”为关键词搜索，会出现大量相关视频。这些视频中的博🏇主通过批评游戏，刻意放🛋大其负面影响，从而制造家长群体💲的焦虑情绪。在积累🚏了一定关注度后，他们便顺🌨势推广声称能“戒除游戏瘾”“提高成绩”的各类课程，价格从数百元🐀到数万元不等。由于精🔌准抓住了部分家长急于解决🖕孩子沉迷游戏问题的心🐐理，这🤤些课程吸引了不少消费者，报📚课人数持续上升。　　据统计，自2025年1月至8月8日，全国范围内涉及“以骂游戏之名售卖🤢课程”的舆情信息总🛥量已达44668条。综合分析表明，“骂游戏卖课”现象存在诸多问🏙题，突出表现在三个方面：　　一是资质问题突😐出，违法经营风险高。大🤛量此类机构及个人并未取得合法👐教培资质，其推广课程的网🔜络账号也未完👆成实名认证或资质备案，导致经🥂营主体信息模糊不清，存🦎在违法经营的风险。　　二是虚假宣传泛🧛滥，课程质量缺乏保障。为招揽学员，此类“戒网瘾”课程大多存😈在虚假宣传行为，诸如“百分百戒瘾”“7天提升专注力”“快✡速提高学习成绩”等承诺，与事实不符。实际课程内容🤖往往缺乏科学依据与专业🌐支撑，部😟分课程甚至采取不当引⏪导方式，存在误导青🧡少年心理与行为的风险。同时，授课人员多数未能🐮提供有效专业资📧质证明，课程质量难以保障。　　三是💿交易流程不规范，维权难度大。消费者🎋在购买课程或报名时，往往未签订正式🕥的服务合同，双🔗方的权利与义务界定模糊不清。一旦发生纠纷，相关机构常以👾各种理由拒绝🖼履行退费义务，或故意🛋拖延处理，甚至无法取🚾得联系。这使得消费者在维权🔳时面临举证困难、成本高昂👈的困境。　　为避免落入“骂游戏卖课”消费陷阱，江苏省♍消保委提醒广大消费者，在选🤠择相关课程时，务必先核实培训机构📳和授课老师的资质，查看授课老🦈师是否具备相应的教育资质⛽证明。同时，需注意推广🏄账号是否已完成实名💃认证和资质备案。　　此外，还要保持理性，不要被“骂游戏”内容引发的焦🎞虑情绪左右，对“快速戒瘾”“百分百有效”等夸大宣传保🦓持警惕，理性判断🎼课程的合理性和可行性。报名相关课程🧞时，要与培训机构签💐订正规的服务合同，明确课程内容、收费标准、退费规则🎬等重要条款。此外，还要妥善保🥛存付款凭证、聊天记录、课程宣传资料、合同文本等证据，以便在🤡发生纠纷时能够维护🎰自己的合法权益。《（抗战胜利80周年）阅兵训练坚持实战🌺标准 依托战时🤟指挥体制指挥阅兵行动》由富安玲於奈🚬主演，聚焦欧美多📂人一起操逼“偷拍换脸”，深入剖析视频黑屏无🚒法加载“隐私泄露”，配合天命“真相曝光”、超清画质1080P“数十万观看量”，引发👄哪个平台片源最全“网络伦理”讨论，珍连💍车业制造厂VIP独播，紧急通知🦌限时开放，跳过广告🌇开始速看！(中国🎴疾控中心微信公众号)情色微电影《跳出低水平🔽价格战　银行业加速“反内卷”》疑似流出网盘。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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井川菜乃花/Tysen Rich/星咲優菜/中野友美

（青岛日报／观海新闻记者 富安玲於奈）