內蒙古巴彥淖爾山洪致12人遇難 搜救工作結束
2026-03-17 04:36 8,245次浏览備受矚目的「金字塔之巔：古埃及文明大展」收官在即，8月11日0時開啟168小時嘉年華，連續7天7夜對外開放，這在全球博物館界尚屬首次。後臺系統顯示，首個深夜場3000個參觀名額早早被預約一空。「博物館不眠夜」，究竟誰在深夜看展？ 記者昨天晚上23時趕到上海博物館人民廣場館，南門外已經排起了50米的長隊，半個小時後隊伍蜿蜒至百餘米。在韓國讀博回上海過暑假的李慶洋22時30分趕到，排在了隊伍的最前面。「去年暑假去了埃及，知道有不少重要展品來了上海，所以補齊這一部分。但是白天的票太難搶了，一直沒搶到，看到有深夜場趕緊下單。」她說，去年跟團去的埃及，看得不夠盡興，這次要認真仔細地看，準備一直參觀到天亮。 「之前逛的博物館沒有凌晨開放的，加上古埃及的主題，感覺特別神秘。」來自山東菏澤的10歲肖芷逸和媽媽，從北京參加完朗誦比賽專門為了深夜場打飛的而來。從小對考古、歷史感興趣的她，來看展之前特意做了功課，進展廳後直奔最想看的動物木乃伊。 「一直想來，沒有什麼合適的時間。抓緊最後一周時間趕緊過來，不然下次得飛到埃及才能看到！」陳憐君和男友坐地鐵從蘇州趕來，準備看完展乘最早一班高鐵直接回去上班。男友說：「晚上看博物館和白天的體驗是不一樣的，人也會少一點。對於『夜貓子』或深度博物館愛好者而言，深夜觀展會是比較好的選擇。」 8月11日零點起，近500款文創產品以5折起售。記者在現場看，有不少觀眾進館後直奔文創商店。從河北石家莊趕來的希希和妹妹迅速一人買了一個法老王圖圖的小玩偶。「這是爆款，趕緊先下手為強。」現場工作人員告訴記者，滿足觀眾的購買需求，深夜場開放前已進行了一輪補貨，把所有貨架補滿。 「為保障168小時連續開放在大客流情況下順利進行，我們制定了一系列保障措施，包括安排醫護人員24小時輪班駐場，全天開放二樓茶室供觀眾休整，派出所也幫我們協調了周邊的停車資源。」據上海博物館館長褚曉波透露，8月15日至17日深夜場的票已售空，8月12日至14日還剩少量名額，想看的觀眾可以抓緊時間預約。
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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