鄂爾多斯窟野河已降到警戒水位以下
2026-01-02 15:49 3,548次浏览昆明8月7日電 (張馨怡)「文旅惠民樂民 共享美好生活」雲南省暑期文旅消費活動新聞發布會7日在昆明市舉行。記者從會上獲悉，該省著力推動夜間文旅經濟，謀劃打造「雲南之夜」品牌，還將重點支持昆明市打造國際夜間文旅消費之都，推動旅遊消費從「日間單向度」向「晝夜全時段」延伸。 8月7日，「文旅惠民樂民 共享美好生活」雲南省暑期文旅消費活動新聞發布會現場。 雲南省人民政府新聞辦公室 供圖 地處中國西南的雲南是中國旅遊大省之一，以其獨特的自然風光和多元民族文化，吸引國內外遊客。為打響雲南夜間經濟品牌，該省文化和旅遊廳聯合省公安廳、省住房和城鄉建設廳、省商務廳等8部門近日聯合發布《關於進一步推動雲南夜間文旅經濟高質量發展的若干措施》(以下簡稱《若干措施》)。 雲南省文化和旅遊廳副廳長劉麗娜表示，為進一步釋放暑期文旅消費潛力，雲南推出非遺購物月、新劇(節)目展演等文旅活動，加強夜間文旅消費和入境旅遊等政策保障，精心策劃推出「文旅惠民樂民 共享美好生活」系列文旅促消費活動。 其中，夜間經濟將讓雲南消費場景更為豐富。雲南省文化和旅遊廳產業發展處副處長汪俊介紹，《若干措施》提出14條64項具體舉措，全面升級消費場景。 具體而言，雲南將重點支持昆明市打造國際夜間文旅消費之都，並推動大理、西雙版納等州市建設國際一流夜間文旅經濟標杆城市。該省還將提質翠湖片區、鬥南花市、大理古城、告莊西雙景等10個以上夜間文旅消費集聚區，打造60個以上夜間文旅消費街區。 在消費場景拓展方面，雲南計劃培育「遇見雲南」非遺工坊品牌，推廣「汽鍋宴」「鮮花宴」等十大非遺菜品，推出100個夜間美食街區；鼓勵發展「地攤經濟」「後備箱集市」等。 值得注意的是，雲南聚焦擴大入境旅遊規模，拓展入境遊便利化試點並給予資金補助，實施入境旅遊激勵措施。還廣泛布設離境退稅商店、「即買即退」集中退付點並延長夜間營業時間。 目前，《若干措施》已正式掛網公開。下一步，雲南文旅、公安、住建等部門及全省各州市將協同推進落實，加速夜間經濟高質量發展。(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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