00後10後勇「闖」網格！這群「少年創變者」解鎖社區治理「金鑰匙」
2026-01-02 20:02 6,531次浏览暑期過半，全國各地迎來了眾多遊客，從熱門目的地來看，北京仍居榜首，不少小城也持續受到遊客的青睞。 去哪兒數據顯示，7月，全國最火的TOP10目的地分別為北京、上海、成都、青島、杭州、西安、貴陽、廣州、重慶、深圳。同時，在美團旅行報告中，北京憑藉深厚的歷史文化底蘊及多元魅力，繼續穩居境內熱門旅遊目的地榜首。 北京之外，這個暑期三四線小城熱度同樣激增。從機票預訂來看，去哪兒數據顯示，擁有「小機場」的三線及以下城市機票預訂同比漲幅明顯。擁有黃果樹瀑布，又以蠟染體驗出圈的貴州安順，機票預訂量增長2.4倍。避暑目的地廣東梅州、雲南普洱、湖北十堰緊隨其後，機票同比預訂增幅分別達到1.5倍、1.4倍和1.3倍。 那麼，在暑期熱度最高的北京市場，什麼類型的景區受到遊客的青睞？哪些商圈的酒店預訂量最高？ 攜程最新數據顯示，今年暑期，北京旅遊市場傳統歷史文化景區與新興主題樂園共同發力，形成多元化旅遊消費格局。恭王府、北京環球度假區、慕田峪長城等頭部景區持續領跑，而盧溝橋、北京瑪雅海灘水公園、北京杜莎夫人蠟像館等景區則以超高增速成為市場新亮點。 另據去哪兒數據，今年暑期，北京熱門景區TOP10分別為北京環球度假區、故宮博物院、頤和園、圓明園、北京歡樂谷、八達嶺長城、天壇公園、國家博物館、中國人民革命軍事博物館、恭王府。從中可以看出，在北京熱度最高的景區中，名勝古蹟類景區佔比達到六成，主題公園類景區佔比兩成。 此外，隨著暑期博物館遊走熱，不少家長也摒棄了之前「走馬觀花」式的旅遊，景區、博物館等精講產品需求顯著增長。 攜程方面表示，今年暑期，北京旅遊市場呈現文化深度體驗、親子休閒、年輕化互動三大趨勢。其中，文化深度體驗受到遊客的追捧，故宮、圓明園等傳統景區通過數字展覽、夜遊等項目煥發新活力，吸引遊客進行深度體驗。 「今年暑期，遊客升級私家團的需求顯著提升，同時，遊客對於景區歷史文化的深度講解需求較高。」途牛相關負責人告訴北京商報記者，此前途牛推出了故宮精講服務，在三個半小時的講解時間內，既有對北京中軸線的介紹，還包括對東西六宮歷史的講解。 北京神舟國旅集團假日公司副總經理張靖也談到，暑假期間，境內旅遊市場以散客為主，其中家庭親子遊、研學遊客群佔據重要份額。此類客群更關注景區的文化內涵，傾向於沉浸式深度體驗而非走馬觀花，因此，深度體驗、精講類產品逐漸走熱。神舟國旅推出的故宮、中國國家博物館等半日遊產品均屬於遊客較為青睞的精講產品。 北京商報記者 吳其芸
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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