上海打出「組合拳 」 「區塊鏈+出海」為中國企業注入新動能
2025-12-11 02:00 2,172次浏览烏蘭察布8月13日電 題：那達慕側記：綠浪歡歌中的文化盛宴 記者 張林虎 初秋的內蒙古烏蘭察布市四子王旗草原，風過草動，泛起層層綠浪。連日來，一年一度的「草原之旅」那達慕在此啟幕，從四面八方趕來的牧民與遊客匯聚一堂，在馬嘶人歡中感受這場國家級非物質文化遺產代表性項目的獨特魅力。 如今的那達慕，早已超越傳統節慶範疇，成為展示民族文化、促進民族團結、推動文旅融合的重要平臺，讓草原的熱情與活力在初秋時節盡情綻放。 圖為「草原之旅」那達慕開幕式現場。張蜀雁 攝 古今交融：一場穿越時空的文化秀 開幕式上，「時空交融式」入場儀式與「多元藝術結合」表演矩陣，成為烏蘭察布「古今交融、開放包容」文化氣質的生動註腳。盛裝的牧民騎乘摩託車疾馳而過，沿途汽笛聲與草原上的馬嘶、羊咩交織，勾勒出傳統與現代碰撞的鮮活圖景。 「一家四口自駕來避暑，正巧趕上開幕式，太值了。」來自江蘇的遊客豫藍難掩興奮，她盯著表演方隊裡展現遊牧文化的場景說道，「這些表演既有地方特色，又把當地文化講得明明白白，第一次見真震撼。」這場穿越時空的文化秀，讓遠道而來的遊客瞬間觸摸到草原文化的根與魂。 圖為烏蘭察布市蒙古馬超級聯賽開賽。陳琳 攝 競技飛揚：草原兒女的力與美 體育競技歷來是那達慕的「重頭戲」，這裡不僅是力量的較量場，更是草原精神的傳承地。 在蒙古馬超級聯賽現場，內蒙古各盟市的騎手攜愛馬同場競技，騎手們策馬揚鞭，風馳電掣般衝向終點，馬蹄聲如戰鼓擂動，揚起的塵土仿佛在記錄他們的拼搏。「我的馬平時訓練刻苦，今天狀態絕佳。」錫林郭勒盟騎手阿明布和駕馭愛馬斬獲5400米計時賽冠軍，接受記者採訪時話語中滿是驕傲，「我們一起為榮譽而戰。」 搏克(蒙古式摔跤)賽場上，身強體壯的選手們以精湛技藝展開角逐，每一次摔倒與爬起，都詮釋著「更快、更高、更強」的體育精神；射箭區裡，選手們身著傳統服飾，手持弓箭凝神屏息，離弦之箭破空直中靶心時，總能引來觀眾雷鳴般的喝彩。 「以前只在電視上看過，現場太有感染力了。」四川遊客母丹站在賽場邊，跟著人群吶喊助威，「每一項比賽都透著草原人的勇敢，讓我對蒙古族文化多了份理解和敬意。」賽場下，各族觀眾圍坐一團，歡呼聲此起彼伏，勝利的喜悅與團結的力量在草原上瀰漫。 圖為力量與技藝的搏克對決。陳琳 攝 情牽各族：多元交融的歡樂場 那達慕的熱鬧，不止於賽場。非物質文化遺產代表性項目展區裡，蒙古族刺繡的精美圖案、細膩針法，訴說著草原人民的智慧；顏色亮麗的民族服飾前，遊客們駐足詢問、試穿、購買，談笑間，不同民族的文化在此碰撞交融。 美食展區更是香氣四溢。烤全羊外皮金黃酥脆，內裡鮮嫩多汁；奶製品口感醇厚，餘味悠長。「早就刷到四子王旗羊雜的視頻，今天終於嘗到正宗的，一點羶味都沒有，名不虛傳。」天津遊客李衛紅捧著一碗羊雜笑著說，「接下來打算沿『神舟1號』最美公路去打卡，這裡的風景和氣候太舒服了。」 夜幕降臨，星光下的草原燃起篝火，遊客與牧民圍坐一起，熬一鍋香奶茶，吃一頓手把肉，來自天南海北的遊客聊著天，分享旅途見聞。在這裡，豐收的喜悅、文化的傳承、團結的力量，都化作草原上最動人的風景。(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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