前7個月河南外貿民企「扛鼎」 外資進出口勁增超六成
2025-12-28 18:57 5,956次浏览紐約8月13日電 當地時間8月12日，絲綢之路樂團全球音樂家工作坊開幕式暨"你好！中國"旅遊推介活動在美國波士頓新英格蘭音樂學院舉行。 本次活動由絲綢之路樂團與中國駐紐約旅遊辦聯合主辦。中國駐紐約總領事陳立、絲綢之路樂團董事會主席道格諾斯、新英格蘭音樂學院董事會主席布魯門塔爾、中國駐紐約旅遊辦主任馬雲飛、中國銀行美國地區行長胡威、海南航空美國區域總經理梁璞玢、絲綢之路樂團音樂家兼浙江音樂學院特聘教授吳蠻、絲綢之路樂團執行長哈特利等嘉賓出席並致辭。 陳立表示，絲綢之路綿亙萬裡，延續千年，積澱了以和平合作、開放包容、互學互鑑、互利共贏為核心的絲路精神，是人類文明的寶貴遺產。作為絲路精神的傳揚者，工作坊的音樂家朋友們匯聚一堂，以來自世界各地的獨特節奏和韻律編織起美妙的音樂畫卷。願全球音樂家工作坊成為世界多樣文化交流互鑑的典範，願友誼之花在中美人民心中永遠綻放。 到場嘉賓表示，工作坊的舉辦，不僅展現了各國音樂交流融合的魅力，更彰顯了中美文化交流的深厚底蘊，令人鼓舞。願絲綢之路樂團全球音樂家工作坊架起連接心靈的橋梁，增進理解和友誼，讓絲綢之路精神發揚光大。希望兩國文化界未來進一步密切人員往來，持續深化務實合作。 中國駐紐約旅遊辦事處在現場舉辦了「你好！中國」中國入境遊推介活動，播放了「你好！中國」旅遊宣傳片，並為現場嘉賓精心準備了寓意吉祥的「吉祥蛇」和中國各地旅遊推廣資料。 活動現場還舉辦了音樂會。來自中國的著名琵琶演奏家吳蠻和外國藝術家以創新方式重新演繹中國青海民歌《四季調》。當中國琵琶、西洋樂器和非洲、拉丁美洲傳統樂器將優美樂曲呈現，全場為之沸騰。來自世界各地的音樂家紛紛登臺獻藝，以多元音樂語言詮釋絲路精神。 絲綢之路樂團於2000年由華裔大提琴家馬友友在美國創立，致力於傳承和創新各民族音樂並促進不同文化間的交流與互鑑。全球音樂家工作坊是絲綢之路樂團於2015年在波士頓創立的音樂家培訓項目，旨在將世界各地音樂家聚集在一起，進行跨文化音樂合作。今年的全球音樂家工作坊波士頓站於8月10日至16日在新英格蘭音樂學院舉行，杭州站將於8月26日至31日在浙江音樂學院舉行。(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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