索道故障致部分遊客滯留 張家界天門山景區致歉
2026-01-23 09:52 5,378次浏览從「希臘人——從阿伽門農到亞歷山大」特展到「九天攬月——中國探月工程20年」主題陳列，從「城市文明」到「未來願景」，全景式體驗全球文化交融歷程；以古希臘陶罐紋樣與宏偉的愛奧尼柱為靈感，協作完成中式綠豆糕與西式奶油裱花製作……8月11日下午，多組市民家庭匯聚在上海世博會博物館，參與到市文旅局以「在上海 享美育」為主題舉辦的「社會大美育課堂」文化體驗暨「政府開放日」活動中來，紛紛感嘆「太充實了」「收穫感滿滿」。 「古代希臘的青銅時代，比我們中國的夏商周時期來得更早……」指著展牆上的古代中國和古代希臘對比時間圖表，「希臘人」特展策展人洪麗娜親自上陣，開啟精講導覽，帶著親子觀眾依次邂逅跨越六個時代的16組鮮活生命個體，走進傳奇的古希臘史。帶著11歲女兒參與活動的王鑑明先生告訴記者，平日因為工作忙，很少有親子時光，「這次整整一個下午的美育活動，彌補了我的遺憾」。他坦言古希臘是自己和女兒都很感興趣的領域，但可惜平日的認知僅限於古希臘神話，「這個展覽為我們打開了古希臘史不同的面向」。一組有著精美繪畫的陶罐，每一隻都畫有不同的故事，尤其給父女倆留下深刻印象，「這麼早就有這麼考究的陶罐，太不可思議了」。「有意思！小小的手工體驗竟然巧妙融合了東西方文化。」帶著即將升入三年級的兒子體驗完綠豆糕DIY，梁聞恩女士感嘆道。指著手邊完成製作的綠豆糕，她告訴記者，這用的是傳統中式綠豆糕的做法，圖案則來自古希臘，與剛剛看完的「希臘人」特展形成巧妙的呼應。 本次活動採用「文化體驗+政企對話」的互動模式，邀請外資企業代表、市民群眾代表共同參與，通過沉浸式文化體驗和深度交流，探索2025年為民辦實事項目「社會大美育課堂」創新實踐路徑，以提升城市文化軟實力賦能優化營商環境，切實增強公共文化惠企助企服務實效。上海市文化和旅遊局黨組成員、一級巡視員程梅紅表示：「美育是城市營商環境的『暖實力』。我們期待通過企業視角，優化『社會大美育計劃』服務供給，不斷轉化文化資源為企業發展助力。」 「社會大美育課堂」項目先後被列為上海市為民辦實事項目、文化惠民工程深入實施。這一系列舉措不僅建立健全了「社會大美育」長效機制，也為優質文化資源直達基層提供了可複製、可推廣的上海經驗。通過精心打造「三位一體」的示範工程——滿足人民精神文化需求的民心工程、培育藝術受眾群體的生命線工程、促進城市文化消費升級的賦能工程，積極探索城市美育服務在滬企業和人才發展的新路徑，助力優化城市營商環境，構建人民城市美好生活，為上海建設具有世界影響力的社會主義國際文化大都市提供堅實支撐。 今年以來，「社會大美育課堂」項目持續深化建設，提升打造143個市級示範點，通過創新形式、跨界融合、開放共享等舉措，不斷升級完善「全民參與、全域覆蓋、全齡可享」美育服務體系，推動城市美育生態持續優化。此外，每月通過「上海發布」「樂遊上海」集中推送重點活動推薦目錄，市民也可通過「滬小遊」小程序一鍵查看活動場次信息。截至7月底，143個「社會大美育課堂」已開展各類藝術普及教育活動5619場次，提前超額完成全年指標任務，並形成三大特點：一是煥新藝術體驗，實現跨界融合創新，構建「技術嫁接藝術、傳統融合現代」模式，推動藝術與多元文化創新結合。例如，上海圖書館打造「閱讀+藝術」場景，推出「音樂文學賞析會」等特色活動；國歌展示館開發沉浸式情景劇，開展「為國而歌」系列思政社教活動80場，參與人次逾3.55萬；上海博物館東館設計「在春天，遇見江南」行走活動，通過動作捕捉技術實現「畫中山水隨樂動」的視聽聯動。 二是重構空間場景，推動全域聯動發展，建立「專業資源下沉+城市空間活化+產業生態聯動」機制，推動專業資源下沉基層網絡。例如，上海交響樂團推出「全城交響」項目，上海大劇院推出「藝術零距離」計劃；上海旅遊高等專科學校提煉朱家角、南翔、泗涇11處歷史文化名鎮文化內涵，推出主題行走美育課堂，結合線上直播活動惠及人次逾1萬；中華藝術宮聯合靜安區在商圈打造「上海光影美術館」，實現文化活動與旅遊消費雙向引流。三是聚焦精準服務，構建全齡美育體系，規範「需求調研—分類供給—效果反饋」流程，推動公共文化服務提質增效。例如，上海博物館製作英、法、德等8語種的《常設展覽導覽手冊》；筆墨宮坊開設雙語工作坊，已吸引來自23個國家的500餘名外籍人士參與；上海大劇院為自閉症兒童推出「星星的孩子」觀演服務，錢學森圖書館「星空」項目招募學生講解員；金山區博物館開設「非遺暑期夏令營」「銀髮體驗班」，上海市中醫文獻館推出課程「中醫拾趣」等，打造全齡段美育產品矩陣。
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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