修建運河，一個極難做出的決策
2025-12-31 12:28 6,541次浏览從「朝發軔於天津兮」到「天子經由之渡口」，天津——一座有故事的城市，隨漕運發展勾畫城市的勝境，光陰的積澱賦予其別樣的魅力。「何以中國·和合共生」網絡主題宣傳活動走進海河之畔，天津以其特有的渾厚與靈秀，向世人展開津派文化與經濟活力交織、生態文明與人間煙火繾綣的鮮活長卷。和合文化是中華文化核心內容之一，也是中華文化持續發展的人文關照。2025年是上合組織的「中國年」，世界期待中國智慧和中國方案。何以中國？和合共生。天津的交響曲正激昂奏響。「何以中國·和合共生」不僅點亮網絡主題宣傳活動，更深刻昭示天津的文化特質，讓世界聽見中華文化的迴響。天津因河而生，因海而興，文化血脈裡流淌著兼容並蓄的基因。海河，這條見證了天津城市變遷的母親河，如今被神姿各異的橋梁裝點。它們不僅是交通紐帶，更是凝固的藝術與流動的歷史，滋養形成了獨特的津派文化。循著河流脈絡，歷史風雲在洋樓建築間低語，紅色故事寫下革命年代的烽火誓言，故居舊址如今化身城市名片，講述著開放與包容的胸襟。津門裡巷的一磚一瓦、古文化街的曲藝鄉音，是天津的民俗底蘊，也是文化傳承的根與魂。在天津，探尋「何以中國」的經濟脈動，我們看到這個城市在發展新質生產力上勇探新路。天開園的蓬勃興起，吸引高校智力資源與創新要素匯聚、碰撞，讓實驗室的智慧火花加速轉化為科技創新、產業煥新的動能。天津的經濟發展並非宏大敘事，而是人民生活品質提升的涓滴匯聚，舊廠房的新生、老城區的更新、新區蓬勃的繁華，每一處都看得見、摸得著。當天津在推進「三新」「三量」發展中煥發活力，幸福便具象化了，成為城市「善作善成」的生動註腳。「九河下梢天津衛，三道浮橋兩道關。」天津之美，深藏於流水賦予的靈動，展現了「何以中國」的生生不息。生態文明潤澤的不僅是土地，也是城市永續發展的命脈。這片土地上，山河湖海溼地兼有，繪就出一幅五彩斑斕的生態畫卷。大運河天津段堅持「山水林田湖草沙」系統治理，讓晚風輕拂河岸、海鷗掠過橋洞成為天津人引以為傲的日常風景。提升城市治理現代化水平的智慧，體現在人與自然和諧共生之中，讓產業在綠色蛻變中升級轉型，讓水清河暢、岸綠景美成為最普惠的民生福祉。品味「何以中國」的天津答卷，舌尖上的「津」彩紛呈更是繞不開的答案。天津人深諳「把生活嚼得有滋有味」的道理。「今早吃嘛？」一句簡單的問候，開啟的是天津人「樂呵」的一天。天還沒亮，西北角等美食聚集地就已甦醒，煎餅餜子、鍋巴菜、卷圈……尋常食材經巧手點化，變成驚豔味蕾的點滴。舌尖上的「津」彩，絕非單純填滿口腹之慾，而是深入人心的樂觀生活態度，讓城市的便民生活圈在「一刻鐘」內升騰起撫慰人心的濃濃煙火氣。海河潮湧，千帆競渡；津門萬象，新姿粲然。當深厚的歷史底蘊遇見澎湃的時代新聲，天津正以昂揚姿態，向世界呈現傳統與現代、活力與溫情「和合共生」的中國城市樣本。
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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