【玖玖為上 上海觀止】8月29日中建·玖上琅宸實景示範區開放，首批次已過會！
2025-10-26 14:01 1,583次浏览8月3日，「為浦東人民而歌」2025年上海市民文化節浦東新區市民合唱大賽決賽在浦東新區東·劇場舉行。作為上海市民文化節期間浦東的重要賽事，此次大賽不僅吸引了眾多一直活躍在浦東群眾文化活動中的街鎮、社區等市民合唱團體，也迎來了不少園區白領與企業合唱團，讓群眾文化舞臺綻放出時代光彩。「破圈」效應吸引新生代本屆大賽積極踐行人民城市理念，以合唱藝術為媒，搭建「人人出彩」的廣闊舞臺。吸引了來自浦東全區各街鎮、園區管委會、殘聯、企業等單位的廣泛參與。經過激烈角逐，34個隊伍脫穎而出，近1500名來自社區、校園、企業等的歌者，在決賽中按中老年、少兒及成人三個組別同臺競藝。在今年的比賽中，觀眾看到了更多的園區、企業合唱團的身影，陸家嘴街道選送的浦發銀行信用卡中心合唱團，成員均是來自浦發銀行信用卡中心的青年員工。繼在2023年浦東新區合唱大賽中斬獲好成績，今年，這支成立3年多的合唱團再次展現了實力。領隊楊妙告訴記者，浦發銀行信用卡中心非常支持企業合唱團參加此次大賽，希望通過這次大賽的平臺，凝聚企業員工，以文藝的力量為員工帶去人文關懷。保稅區管委會攜手泰科電子選送的「TE合唱團」，成立於2017年，今年是第一次參加浦東新區合唱大賽，團隊成員均來自泰科電子的一線員工。他們脫下工裝，登上專業舞臺，用澎湃和聲傳遞職場人的藝術激情，生動詮釋了群眾文化賽事對城市新生代的強大「破圈」吸引力。基層群文創作水準不斷提升大賽現場，觀眾掌聲陣陣，浦東新區殘疾人合唱團，以獨特演繹展現堅韌與自信的生命強音；浦南文化館獻演的原創作品《親愛的祖國我知道》，旋律深情激越，歌詞真摯動人，彰顯了浦東基層群文創作水準的不斷提升。浦東新區文化藝術指導中心相關負責人介紹，近年來，群眾文化賽事人氣不斷攀升，成為「城市文化磁石」，吸引著白領等年輕群體。浦東新區文化藝術指導中心敏銳把握這一趨勢，積極創新群眾文化賽事模式，精心搭建契合都市青年審美與需求的文藝舞臺。這一舉措正吸引著越來越多園區和企業，他們藉助群眾文化賽事的廣闊平臺，深化企業文化建設，為員工提供豐厚的人文滋養。當企業白領積極融入社區文化舞臺，當原創文藝精品不斷湧現，浦東群眾文化展現出更具活力、更富包容性的文化新生態；「人民城市，人人出彩」的動人畫卷，在黃浦江東岸徐徐鋪陳開來。
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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