2025年世界網際網路大會文化遺產數位化論壇將在西安舉辦
2025-11-30 02:29 1,561次浏览天津8月7日電 (記者 周亞強)暑期過半，天津國際郵輪母港熱度不減。記者7日從天津東疆邊檢站獲悉，自7月1日以來，天津郵輪口岸已查驗出入境人員超6.5萬人次、郵輪近30艘次。據預測，整個暑期該港將接待郵輪近50艘次，旅客總量超10萬人次。 8月7日上午，「愛達·地中海號」郵輪載著2400餘名旅客靠泊天津國際郵輪母港。(天津東疆邊檢站供圖) 7日上午，「愛達·地中海號」郵輪載著2400餘名旅客靠泊天津國際郵輪母港，當日下午又搭載近1600名旅客啟航，開啟為期12天11晚的「夏日悠遊北海道」長航線。出入境大廳內人潮湧動，凸顯北方最大郵輪母港的持續升溫態勢。 據了解，今年暑期天津郵輪市場活力迸發，新模式不斷湧現。7月29日，「夢想號」郵輪搭載近20位韓國濟州島登船旅客抵津，成為天津口岸迎來的首班「雙母港航線」郵輪。本次「愛達·地中海號」長航線船票價格較短途航線提高近一倍仍銷售火爆，印證了京津冀郵輪旅客的高消費能力。此外，首艘懸掛五星紅旗的豪華郵輪「招商伊敦號」也計劃於8月22日到訪天津。 初步統計顯示，此次長航線旅客中家庭出行佔比超7成；60歲以上老年旅客佔45%以上，16歲以下青少年佔比近30%。祖孫三代或四、五口之家集體出遊成為口岸獨特風景。「郵輪上各年齡段都能找到樂趣，輕鬆享受假期。」來自北京的旅客王女士表示，這正是家庭旅客青睞郵輪遊的原因。 圖為邊檢現場。(天津東疆邊檢站供圖) 為應對暑期客流高峰，東疆邊檢站創新推出系列保障措施：建立數據分析模型，實施「潮汐式通道」動態管理，高峰期提前增開通道；在快捷通道旁加開人工通道，專門服務兒童及指紋模糊的老人；設立「緊急求助窗口」處理證件遺失等突發情況。同時，該站啟用自動行進監護巡檢機器人和船舶外舷監控系統，消除監控死角，實現口岸限定區域高效智能監管。 東疆邊檢站相關負責人表示，下一步將持續聚焦郵輪產業發展與港產城融合，在築牢國門安全防線的同時，不斷優化旅客通關體驗，為郵輪產業高質量發展注入新動能。(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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