川普：「華盛頓特區已成世界上最危險的城市之一」
2026-02-24 11:44 2,963次浏览呼和浩特8月10日電 題：天幕下的穹廬：蒙古包承載遊牧人「心之所安」 記者 張瑋 清晨的內蒙古烏蘭毛都草原，薄霧還籠罩著滴著露珠的嫩草，牧場主穆仁和夥伴們就開始搭建蒙古包，為旅遊旺季擴容房間。「今天我們要搭建一個直徑5米的蒙古包。這是草原上可以拆走的房子，也是遊牧民族流傳千百年的文化。」 蒙古包，「包」即「家」「屋」之意。早在秦漢時期，「蒙古包」就以「穹廬」「氈帳」「帳幕」等名稱載於中國史籍，如《魏書》有「居無常處，以穹廬為宅，皆向東日」的記載。 內蒙古師範大學民族學人類學學院副教授額爾德木圖介紹，蒙古包呈圓形，具有抗風抗震、冬暖夏涼、搭蓋迅速、拆卸容易、輕捷便攜的特點。蒙古包營造技藝集木工、刺繡、雕刻、繪畫等工序於一體，集民間手工技藝之大成，兼具實用性與審美性。 6月18日，內蒙古興安盟，烏蘭毛都草原碧野無限，蒙古包和牛群點綴其中。 時秀霞 攝 生活在科爾沁草原上的張博武是蒙古包營造技藝第十三代傳人。「1669年，家族第一代蒙古包製作人就開始為科爾沁鄂齊爾親王府製作蒙古包。1889年，第九代蒙古包營造技藝傳人創建了汗王氈房廠。」 張博武介紹，草原牧民搭建蒙古包會選擇水草適宜的地方，圈定範圍，安裝地板，然後開始搭建支撐「哈納」(網格狀木圍牆)，將哈納與門連接，門要向東或東南向開，再安裝「套瑙」(天窗)，以「烏尼」(傘股式輻射的椽子)連接「套瑙」與「哈納」，用毛繩綁紮固定。 「最後，安裝氈套，鋪蓋內層氈，圍『哈納』氈，包頂襯氈，覆蓋包頂套氈，系外圍腰帶，圍『哈納』底部圍氈，用繩索圍緊加固。」張博武說，在草原上，兩三個成年男子半天即可搭建完成一座蒙古包。 在位於呼倫貝爾市境內的巴爾虎草原上，一座座獨具特色的葦蓮蒙古包，讓遊人流連駐足。 據史籍記載，公元11—14世紀，在貝加爾湖和巴爾古津河流域定居的人們以狩獵、捕魚、畜牧為主要生產生活方式，每年都要經歷數次遷徙。在遷徙中，人們將用灌木和樹枝搭建的窩棚或大型居住房屋，靠牛或馴鹿託運至下一個棲息地，這時的樹枝窩棚或屋子就是現今葦蓮蒙古包的雛形。 2024年8月，內蒙古呼倫貝爾，巴爾虎草原上的傳統葦蓮蒙古包。 (呼倫貝爾市官方供圖) 今年74歲的葦蓮蒙古包營造技藝傳承人斌巴介紹，一座葦蓮蒙古包大約需要4張高約1.4米、長4米的柳條包蓋，每張包蓋共需600餘根柳條、160米長鬃繩。做棚頂的蘆葦及製作包蓋的細柳條枝，一般在早春河流解凍前進行採集收割，要選取生長在河灣處紅色筆直整齊的柳條枝。 「正是由於蘆葦、柳條等植物的透氣性好，這種適用於夏天的蒙古包，不滲不漏，涼爽宜人。」斌巴說。 對於江蘇遊客史博來說，住在蒙古包裡，可以數著星星入睡，也可以迎接清晨的第一縷陽光。「推開門就能看見陽光灑在草原上，牛羊悠閒地吃草，仿佛置身於一幅天然畫卷中。」 7月13日，內蒙古呼倫貝爾，年輕的蒙古包營造技藝傳承人正在教授學生們如何搭建蒙古包。 記者 張瑋 攝 從匈奴時代開始，蒙古包就向著太陽升起的地方搭蓋。根據陽光照進「套腦」外圈、「烏尼」頭、「烏尼」中間、「哈納」頭、「哈納」中間、被桌、正座墊子、東面墊子、碗架腿子等劃分時間，牧民可以有鐘點、有秩序地安排一天的營生。 「蒙古族按照太陽照進蒙古包的日影來計算時間，蒙古包就是草原上永恆的日晷，是遊牧民族心靈的歸宿與智慧的結晶。」中國文物學會專家委員會主任、故宮博物院學術委員會主任單霽翔曾在電視節目裡如是解讀蒙古包的「動靜相宜有乾坤」。(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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