花「小錢」保「大錢」？「職業代退」背後套路重重
2025-12-28 03:32 1,832次浏览因河而生、向海而興，天津這座充滿魅力的城市，正以其獨特的文化符號，積極融入世界文化交流的大舞臺：霍元甲的拳腳功夫在銀幕上震撼西方觀眾，孟廣祿的京劇唱腔迴蕩在維也納金色大廳，楊柳青年畫在羅浮宮卡魯塞爾廳寫下了濃墨重彩的一筆……天津的文化符號早已超越地域界限，成為世界讀懂中國的「外交密碼」。近日，「何以中國·和合共生」網絡主題宣傳活動將在天津古文化街啟幕。從武術到戲曲，從年畫到民俗，天津再次以文化為紐帶，編織跨越山海的「和合」故事。城市文化的走心之旅，從來不是簡單的輸出，而是雙向的共鳴。譬如，中國武術作為東方哲學的肢體表達，其「以武止戈」的精神早已成為全球推崇的至上理念；京劇藝術能徵服海外觀眾，靠得恰恰是戲曲中「唱念做打」的程式之美，這與西方歌劇的戲劇張力可謂是同頻共振、異曲同工——作為北方文化重鎮，天津攜武術、戲曲等文化符號以「和合」的姿態走向世界，它們便不再是地域標籤，而是人類共同的情感語言。以文化來推動和合共生，不單單是說說而已。在諸多文化流派之中，「津派文化」之所以能源遠流長，它的細節之處往往是最見功底的。在玉成號畫坊第七代傳承人張宏看來，楊柳青年畫「勾、刻、印、繪、裱」五道工序裡，每一筆都需凝神靜氣。再看石家大院的磚木石雕融合中西建築美學的裝飾風格、古文化街的泥人張把手藝做細「於徑寸之間」，這些以「小而美」的文化形態，拉近了文明對話的距離。當它們的風採被外國友人所領略，那種讚嘆之聲是無需翻譯的，因為美是世界通用的語言。而這種「潤物細無聲」的傳播，恰是文化軟實力的高階表達。「走出去」和「請進來」，始終是津派文化的進行時，而「和合」二字的深意，在天津的開放實踐中尤為鮮明。過境免籤政策的實施，讓更多國際友人得以駐足天津，在楊柳青古鎮民俗文化館體驗「歷史·民藝·傳承」的立體畫卷，在古文化街的茶館感受到最地道的相聲文化……這些互動不再是觀光旅遊的賞心悅目，而是文明互鑑的鮮活場景。世間美好的事物，總有融會貫通之處。正如「上海精神」所倡導的「互信、互利、平等、協商、尊重多樣文明、謀求共同發展」，天津用文化搭建的，正是一條民相親、藝相融、心相通的快車道。當外國遊客親手印製一幅年畫，或學唱一句戲曲時，文化的邊界便在體驗中悄然溶解。從「津派文化」到「和合天下」，這其中代表著一座城市尋找知己的熱忱、傳播文明的擔當，它需要具體形式的踐行。這場「何以中國·和合共生」活動，恰是天津文化自信的當代註腳。從霍元甲武術的剛健有為，到京劇藝術的虛實相生，再到年畫民俗的吉祥寓意，天津的文化符號始終貫穿著一條主線：和而不同，美美與共。關於「何以中國」的提問中，「和合」是重要的答案之一。天津以文化促進理解、以對話凝聚共識的實踐，正是「和合」智慧的生動體現。當古文化街的燈籠亮起，照亮的不僅是天津的過去與現在，更是一條通往「和合天下」的未來之路。（謝偉鋒）
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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