火鍋巴士、錦江遊船……世運版Citywalk指南來了
2026-01-29 18:18 8,915次浏览北京8月8日電(記者 徐婧 陳杭)2025年北京石景山遊樂園京彩彩燈遊園會8日開幕。活動通過七大主題展區和六大娛樂場景，用35萬平方米的燈光世界、85天的超長體驗周期，實現石景山遊樂園場景和體驗的煥新升級。 本次燈會以「次元夜遊·燈影奇旅」主題進行設計，將萌物、國潮、蒸汽朋克等多元文化與中華傳統彩燈技藝相融合，構建而成酷玩啟幕、萌物夜行、青春無限、幻想共生、國潮百戲、奇趣撒野、奇想童話七大主題區，營造出「闖入異次元空間」的沉浸式光影體驗。 2025年北京石景山遊樂園京彩彩燈遊園會。記者 趙文宇 攝 與此同時，國風漢服巡遊、小丑魔術表演、民謠表演、非遺打鐵花表演、朋克甲殼蟲機甲巡遊、樂享食玩購嘉年華等六大體驗內容也同步上線，並將完整覆蓋2025年北京石景山遊樂園京彩彩燈遊園會展出周期，以進一步豐富國內外遊客的夜遊體驗。 開幕式現場，非遺彩燈用炫彩燈光編織場景，河北吳橋雜技與烏蘭察布市烏蘭牧騎同臺獻藝，以文化為媒，將非遺傳承、京津冀協同發展、京蒙協作等濃縮在同一片夜空，演繹令人回味無窮的光影敘事。 2025年北京石景山遊樂園京彩彩燈遊園會。記者 趙文宇 攝 首旅集團黨委常委、副總經理吳金梅表示，「京彩燈會」以「常辦常新」為目標，本次石景山遊樂園京彩彩燈遊園會在既往取得良好市場與成功經驗基礎上，充分發揮彩燈技藝的文化承載力與表現力，與多元文化進行融合。 石景山區政府黨組成員、副區長鍾棉棉表示，本次活動充分融合石景山優質文旅資源和首旅集團豐富的品牌資源、文化資源，實現多元文化的交融互通，深度呈現了中華優秀傳統文化的生命力與創造力，是石景山文旅產業創新發展的一次重要探索，深度推進石景山地區文旅融合的全新實踐。 2025年北京石景山遊樂園京彩彩燈遊園會。記者 趙文宇 攝 北京市文化和旅遊局黨組成員、副局長徐振濤指出，本次活動立足北京全國文化中心、國際消費中心城市站位，打破次元，實現了傳統與現代的破壁共生、文化與科技的交融互鑑，對繁榮北京夜間經濟、促進文旅消費升級、推動全市文旅產業高質量發展注入更強勁的動力。(完)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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