廣東佛山終止突發公共衛生事件III級響應
2025-12-23 13:47 2,432次浏览西藏阿里地區被譽為「世界屋脊的屋脊」，這片廣袤的土地擁有著岡仁波齊等世界級自然旅遊景觀。如今，這裡正因雪山腳下的巴嘎鄉塔爾欽國際旅遊小鎮的建設，開始新的「身份轉換」。一起探訪阿里塔爾欽，看看原本世代策馬揚鞭的草原牧人，如何因為小鎮的旅遊開發，被新生活賦予更多的人生選擇。 進入雨季，高原的天說變就變，一場草原音樂會的準備工作因為大雨影響了節奏，這場500人規模的演唱會面向遊客開放，籌備了挺長時間，巴桑瓊達希望天公能作美，趁著岡仁波齊的旅遊旺季，政府能儘可能多地給大家提供一些自然景觀之外的文化資源。 阿里普蘭縣巴嘎鄉政府副鄉長 巴桑瓊達：現在有餐飲有住宿有娛樂，再可以吸納一些關注，整個鎮有民宿酒店135家左右，但到旅遊旺季還是供不應求，我希望二期能儘快建成。 依託岡仁波齊、瑪旁雍錯等世界級自然旅遊景觀和巴嘎鄉的交通優勢，2017年8月，塔爾欽被列入全國第二批特色小城鎮培育名錄，如今的塔爾欽向西可通達阿里地區、向東可直通日喀則、拉薩；沿G219、G564國道向南還可直達中國到印度和尼泊爾兩國的邊境口岸。 基礎設施越來越完善，文旅產業也跑出了「加速度」。2024年，阿里地區接待遊客突破250萬人次，旅遊收入超過25億元，同比增長近30%，尤其是塔爾欽國際小鎮全面運營後，服務業崗位的需求也倍增。00後的扎西旺秋，現在已經成了小鎮上這家頗具規模的餐廳主廚，中餐、藏餐、尼泊爾餐等樣樣都能上手。 旅遊業為塔爾欽的全面發展帶來了聯動效益。民宿、超市、咖啡館、文創店等等，這些小鎮配套正在深遠影響著新時代阿里發展的坐標。 西藏社科院一級巡視員 程越：尤其在新時代，阿里有了經濟社會的發展條件，有了祖國強大後盾。我覺得它的發展會更自信，原來獨有的歷史優勢、自然優勢，現在都可以轉化成經濟的優勢，通過發展旅遊讓老百姓致富。
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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