2025年海南「村VA」收官 排球盛宴點燃鄉村活力
2026-01-05 13:48 7,619次浏览北京8月11日電 (記者 徐婧 呂少威)記者11日從2025年服貿會媒體吹風會上獲悉，本屆服貿會期間，聚焦「數智領航，服貿煥新」年度主題，北京全市範圍內預計舉辦配套活動40餘項。其中，將以首鋼園區為核心，充分利用其工業遺存與現代時尚交融的獨特場景，在滑雪大跳臺、湖心島等11個特色場地，策劃一系列沉浸式、互動性強的特色活動。 8月11日，2025年服貿會媒體吹風會在北京首鋼園區舉行。記者 張祥毅 攝 北京市文化和旅遊局二級巡視員林增偉介紹，服貿會期間，北京將充分展示文商旅體融合新場景，在首鋼園策劃並組織文旅體驗、消費市集、體育賽事、交流酒會等活動。 其中，北京市文化和旅遊局將以「旅遊點亮美好生活」為主題舉辦「露營&藝術生活薈」，打造集帳篷露營+藝術表演+好物市集於一體的的戶外藝術生活場景。石景山區將推出「服貿會我來了」文旅嘉年華系列活動。西城區將舉辦「服貿茶韻」和「老城記憶新韻傳承——與世界共賞西城老字號獨特魅力」活動。首都會展集團設置線上線下近50個打卡點位，營造沉浸式互動氛圍，讓服務貿易「看得見、摸得著」。首鋼集團將舉辦「糖果季系列活動」，通過特色商品展銷和文化互動，打造「吃購玩」一站式體驗。六工匯沉澱池廣場將舉辦「首鋼園音樂會」。極限公園、樂酷公園等場地將舉辦全國跑酷精英賽、國防教育賽事活動展演、網球推廣項目和拉力賽車表演等互動體育類活動。首鋼滑雪大跳臺的心跳塔將舉辦攀巖、蹦極、極速大滑道等體驗項目。 本屆服貿會將深挖「票根經濟」多元價值，撬動消費升級新動能。一是會同石景山區以「京西有驚喜，秋悅盛市石景山」為主題，策劃多樣促消費活動，重點服務展客商的消費需求。二是結合「看電影，愛生活 北京仲夏電影嘉年華」觀影票根與消費場景聯動的「票根經濟」福利，擬將觀影福利在9月中旬與服貿會共享折扣福利。三是以石景山、豐臺、海澱、朝陽等重點商圈商場為重點，利用企業大屏宣傳服貿會主視覺圖片和視頻，營造服貿會「全城一節」的氛圍。 本屆服貿會還將通過舉辦消費促進、推介洽談、文旅體驗等夜間活動，為展客商營造輕鬆開放的洽商氛圍，促進項目成交，通過「以展促產、以展促消、以展帶城」協同融合，打造能辦展、能遊玩、能購物、能住宿等多元功能於一體的首鋼園「會展小鎮」。 此外，服貿會期間將面向展客商等組織開展配套活動商務考察。重點圍繞科技賦能、投資促進、工業旅遊、文博資源及夜遊經濟等內容，設計推出約10條考察線路，充分展示服務貿易數位化、智能化在文旅、商務等方面湧現的新地標、新場景、新消費。(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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