我國加快推進高價值專利轉化運用
2025-11-01 20:58 8,176次浏览莆田8月9日電 (彭莉芳)夜色中，隨著煙花秀的綻放，福建省莆田市仙遊縣楓亭鎮楓慈谿化身「流動劇場」，20艘主題水閣沿溪巡遊。 圖為水閣巡遊表演。呂明 攝 由仙遊縣楓亭鎮委員會、楓亭鎮人民政府主辦的2025年福建省級非遺楓亭水閣巡遊活動，8日晚在楓慈谿畔舉行，通過文藝展演、水閣巡遊和無人機表演等形式，展現當地千年文脈與海洋文化。 千年古鎮楓亭，是仙遊縣「海絲」入海口城鎮，商貿發達、人文鼎盛，自宋至清，楓亭登進士第的達127人，有著「科甲冠八閩」之美譽。 據傳，楓亭水閣巡遊的起源與北宋名臣蔡襄有關。為給母親祝福添壽，他在農曆閏六月舉辦了融合彩架、燈藝、戲曲等元素的水上民俗巡遊表演。如今，它已演變為楓亭人對蔡襄的紀念，更承載著孝道文化的傳承。 當晚，明山宮的雙龍舟作為開道船率先出場，船身的「楓亭水閣」四個大字在燈光與水光的交映中格外醒目。祈願船、水上燈塔、水上蜈蚣燈和水上蝴蝶燈，緊隨其後。水閣上的金童玉女灑落花瓣，寓意「五福臨門」的吉兆。 燈船中，四艘以歷史典故、民俗文化為主題的水閣尤為引人注目——「獨佔鰲頭」演繹元代狀元林亨的勵志傳奇，「三荔傳芳」還原蔡襄編纂《荔枝譜》的濟世情懷，「五相故裡」展現楓亭作為「宰相搖籃」的政治智慧，「結楓為亭」則追溯何氏九仙結楓成亭的傳說淵源。 圖為水閣巡遊表演。呂明 攝 作為中國「抬閣」文化的獨特分支，「楓亭水閣巡遊」以船隻拼接為基座，通過鐵條搭建彩閣，融合力學、雜技、戲劇、音樂等多元藝術，2019年入選福建省級非物質文化遺產代表性項目名錄。 福建省級非物質文化遺產代表性項目「楓亭水閣巡遊」市級代表性傳承人陳維雄介紹，水閣製作雖然核心工藝仍保持傳統，但也與時俱進，「過去巡遊用煤油燈照明，現在改用LED燈具，既提升了亮度，又保證了安全」。 與水中燈船呼應的是空中的無人機方陣。「廉臣蔡襄故裡」「濱海新城楓亭」等字樣在夜幕中次第亮起，形成「天上星河、水中燈河」的奇觀。 暮色中，男女老少聚集在楓慈谿畔，人潮湧動。 「『二姐』朝這裡招手！」村民陳嫻向船上的撒花瓣、著盛裝的女孩呼喊，用手機記錄下這珍貴時刻。 「二姐」是陳嫻外甥女的小名。因不想讓孩子錯過這麼珍貴的民俗活動，陳嫻特意帶她來體驗，希望給孩子留下終生難忘的文化記憶。望著流光溢彩的水閣巡遊，陳嫻由衷讚嘆：「活動氛圍太棒了。」 由於該活動僅在農曆閏六月舉辦，上次舉辦已是8年前，此次過後需待2036年重啟。故除了本地居民，還有不少外地遊客和自媒體博主專程前來觀看。 一條楓亭水閣巡遊的彩排航拍視頻，僅4天就收穫超16萬觀看量、近5000次轉發。這條意外走紅的短視頻，讓莆田短視頻博主「陳碗飯」，再次認識到本地民俗文化的傳播潛力。 「我是古風愛好者，特別喜歡水閣上翩翩起舞的表演，那種復古的歷史感非常動人。」當晚自駕從莆田市區趕來楓亭鎮拍攝的「陳碗飯」告訴，自去年經營自媒體以來，越來越被本土文化吸引，得知本次水閣巡遊還將持續多日，打算多拍攝些素材，讓更多人通過鏡頭了解這些民俗瑰寶。 據悉，本次水閣巡遊將持續至8月13日，期間還舉辦非遺市集、民俗體驗等活動。(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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