香港新一批銀債目標發行額最高550億港元
2025-12-27 22:09 6,613次浏览哈爾濱8月10日電 (石啟立 記者 劉錫菊)9日，哈爾濱市南崗區花園街歷史文化街區正式開園。這片承載著哈爾濱「東方小巴黎」記憶的百年建築群落，完成了從「沉睡老建築」到「文旅新地標」的華麗蛻變，以歷史與現代交融、歐陸風情與時尚生活共生的全新面貌，成為冰城文旅發展的又一亮點。 花園街歷史文化街區的核心「黃房子」建築群落始建於1900年代，建築整體為磚木結構承重體系，屬於獨立式房屋，每戶門前自帶門鬥、大門和小柵欄。外牆一律塗成黃色，牆體足有兩磚半之厚，雙坡式屋頂，冬暖夏涼，曾是哈爾濱歐陸風情的重要縮影。歲月流轉中，這片建築逐漸褪去光彩，一度成為被遺忘的角落。改造過程始終堅持「保護優先、活化利用」原則，既嚴格保留建築歷史原貌，又巧妙注入現代生活元素。 開園當天，街區內人頭攢動，各類特色活動同步上演，吸引了大批市民遊客前來體驗。休閒廣場上的復古老爺車展示區成為熱門打卡點，不少市民駐足拍照，感受復古風情；復古電話亭、童話花園、啤酒桶等多個拍照點位前人流不斷，孩子們圍著巨型玫瑰熊嬉笑打鬧，年輕人則在鏡頭前定格美好瞬間。 街區內人頭攢動，各類特色活動同步上演。南崗區委宣傳部 供圖 秋林洋行露臺上的音樂會奏響悠揚旋律，與馬迭爾精釀啤酒館啤酒桶舞臺的文藝演出遙相呼應，「老街樂隊」的精彩表演贏得陣陣掌聲；主題巡遊引發互動熱潮，演員們身著特色服飾與遊客熱情互動，讓整個街區充滿歡聲笑語。藝術繪畫寫生區和「黃房子」攝影展區裡，不少市民駐足欣賞，感受歷史與藝術的碰撞，有繪畫愛好者表示：「在這裡既能描摹老建築的韻味，又能捕捉新時代的氣息，是藝術創作的好素材。」 俄式麵包的麥香、咖啡的醇香、紅酒的醇厚瀰漫街巷。不少遊客手持美食，在百年建築間品味獨特風情。「早就聽說這裡要開園，今天一來果然沒讓人失望，既能感受老建築的韻味，又能享受現代消費的便利，太適合帶家人來逛逛了。」市民張先生的話道出了許多人的心聲。 遊人拍照留念。南崗區委宣傳部 供圖 花園街歷史文化街區的啟幕，不僅為市民提供了一個集文化體驗、休閒消費於一體的新空間，更構建起連接歷史與現代、融合歐陸風情與時尚生活的文旅新場景，為老建築活化利用提供了可借鑑的範例。 南崗區花園街歷史文化街區活化利用專班負責人表示，下一步，該區將持續優化街區運營，結合季節特點和市民需求，豐富文化活動和消費業態，深化文旅融合，讓這片煥發新生的百年街區成為展現冰城獨特魅力的亮眼名片，為城市文旅產業高質量發展注入新活力。(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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