黔嶺豐碑·貴州抗戰記憶
2026-03-08 15:21 8,432次浏览福州8月7日電 (葉秋雲)「練習永春白鶴拳能強身健體，對身體很有益處。十多年來，這個愛好成了習慣，我一直堅持著。」7日，20歲的泉州青年呂聯鑫在福州上下杭歷史文化街區表演永春白鶴拳，引來眾多遊客圍觀。 7日，永春暑期文旅消費季系列活動之「暑期清涼遊」走進福州。圖為武術演員演繹永春白鶴拳。永春縣文化體育和旅遊局 供圖 當天，永春暑期文旅消費季系列活動之「暑期清涼遊」走進福州。在永德會館，武術演員身著傳統服飾，演繹永春白鶴拳經典招式「鶴舞永春」：白鶴展翅似欲凌雲霄，白鶴獻爪盡顯迅猛凌厲，微風拔樹暗藏千鈞力道。一招一式剛柔相濟，將白鶴拳靈活多變的風格特質展現得淋漓盡致。 呂聯鑫是今年的高中畢業生、廈門理工學院2025級新生。自小學三年級開始學習白鶴拳的他，曾獲國家級比賽金獎。他認為，年輕一輩應多了解和傳承中華傳統文化，讓古老技藝永續傳承。 7日，永春暑期文旅消費季系列活動之「暑期清涼遊」走進福州。圖為香道表演。葉秋雲 攝 當天的活動以非遺快閃形式舉行，狀元巡遊活動從永德會館出發，隊伍沿三捷河行至隆平路，再到下杭路，喜報高中的鑼鼓聲傳遍街區。「沒想到在福州能看到古代狀元遊街的場景，非常有意思。」福州市民陳煒帶著孩子領取了魁星筆和魁星卡，他如是感慨道。 圖為永春暑期文旅消費季系列活動之「暑期清涼遊」活動現場。永春縣文化體育和旅遊局 供圖 自7月1日起，福州、廈門新增直達永春的動車車次。永春縣文化體育和旅遊局牽頭轄區內景區、酒店和觀光工廠，推出針對遊客的文旅優惠大禮包，如「買酒店票、入住免門票」等。 此外，今年暑期，永春以「青春律動」為主題，推出「永春開趴·嗨翻一夏」系列活動，包含50多場文旅活動、30多項非遺互動、20多條惠民措施，讓傳統文化與青春活力碰撞、清涼體驗與夏日狂歡融合，吸引各地遊客沉浸式打卡永春文旅新體驗。 「本周六，我們還將聯合石獅組成『山海結盟』，在泉州動車站開展非遺快閃活動，互相推介文旅資源，讓遊客在海風與山谷間自由切換清涼體驗。」永春縣文化體育和旅遊局相關負責人表示。(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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