看完電影買周邊 千億級市場的「破圈」邏輯
2025-10-27 17:31 2,923次浏览湖州8月6日電 (記者 陳溯)近日，沉浸式仙俠主題文旅小鎮——「雲上仙俠鎮」在浙江安吉縣雲上草原之巔開放。在這裡，遊客不僅可以感受千米高山20℃的清涼，還可體驗100多場仙俠演藝，與NPC(非玩家角色)互動並參與劇情闖關。這座文旅小鎮的開發開放是安吉餘村文旅發展的又一次探索，在「綠水青山就是金山銀山」理念指引下，安吉不斷集聚鄉村發展新動能，跑出文旅發展「加速度」。 8月6日，浙江安吉沉浸式仙俠主題文旅小鎮——「雲上仙俠鎮」。記者 陳溯 攝 2005年，「綠水青山就是金山銀山」理念在安吉餘村被首次提出。20年來，餘村始終將綠水青山作為發展生產力，美麗生態帶動鄉村文旅快速發展。 近年來，餘村輻射帶動能力不斷增強，安吉以天荒坪鎮餘村村為核心推進大餘村建設，推動南部片區天荒坪鎮、山川鄉、上墅鄉3個鄉鎮組團發展，實現3個鄉鎮24個村的資源共享、優勢互補，從「單兵作戰」發展至「攜手共進」。 近期開放的「雲上仙俠鎮」就在大餘村片區山川鄉「雲上草原」景區。山川鄉副鄉長阮悅向記者表示，山川鄉屬於山區，風景秀麗，旅遊業發展條件好。近年來，在大餘村的輻射帶動下，山川鄉文旅不斷升級，「雲上草原」項目打造了高山草原遊、高山冰雪運動等旅遊項目，周邊基礎設施和配套日漸完善，遊客也越來越多，極大帶動了周邊村民增收。民宿和農家樂的數量，也從過去的零散幾家發展到如今的300多家。山川鄉2024年整體遊客接待人數超220萬人次，旅遊收入達到8.6億元(人民幣，下同)。 8月6日，浙江安吉縣群山疊翠。記者 陳溯 攝 安吉縣有餘村、雲上草原、安吉白茶等大體量文旅資源，通過抱團發展，加強基礎設施建設和聯通，破解了曾經業態分布分散的問題，吸引遊客留下來，從「一日遊」到深度體驗的「多日遊」。 在全國鄉村旅遊蓬勃發展之際，安吉縣著力走差異化路徑，文旅項目處處體現著「新潮」。比如，在「雲上草原」景區，不僅有「窩囊版蹦極」，還有「坑爹過山車」，安吉鄉村隨處可見村咖和國風體驗項目，露營經濟、村咖經濟等新業態蓬勃興起，一系列新玩法都貼合了當代年輕人心態。 文旅「新潮」轉型的背後，是安吉鄉村包容的創業環境，是青年入鄉帶來的活力。 近年來，眾多青年人到安吉鄉村創業，6年間孵化出DNA數字遊民公社、小鹿園營地等新業態，吸引超萬名自由職業者參與。安吉明確招引十萬青年大學生戰略目標，建設了覆蓋全域的青創百人樓(園)、青年人才社區等青創空間，推出了餘村全球合伙人計劃、DNA數字遊民公社等新模式，共吸引青年入鄉就業創業5萬餘人次，推動落地青創項目800餘個，深藍計劃、小杭坑、一片葉子茶飲等一大批網紅打卡地湧現，青年創意的種子在鄉村生根發芽、遍地開花。 安吉餘村村黨支部書記、村委會主任汪玉成說，因為綠水青山，引來了大批青年人來到餘村發展。為此，餘村有了在山間溪邊草坪上的「大自然工位」，還創造了「餘村夜話」、創業青年分享會，到目前為止，已經有60多個項目、1200多名青年「新鄉人」來到餘村。2024年，餘村村集體經濟收入達到2205萬元，「去年我們召開全村戶主大會，現場現金分紅316萬元，大家真正感受到了綠水青山帶來的紅利」。 據統計，2024年，大餘村片區累計吸引遊客超1000萬人次，吸引生態露營、非遺文創等多種新業態落地，24個村中，村平均集體經營性收入達到了254萬元，同比增長11%。安吉目前有超4萬人從事旅遊相關行業，旅遊收入佔農民直接收入超20%。 「作為山區的鄉村，我們一直以來都享受到綠水青山帶來的福祉，隨著文旅不斷升級，村民的日子更上一層樓。」阮悅表示，未來山川鄉還將在大餘村片區的基礎上創建國家級旅遊度假區，推動本地鄉村振興邁上新臺階。(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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