清大≠清華大學！總裁班傍名校，被罰10萬元
2025-11-01 20:08 2,714次浏览濟南8月12日電(陳宛婷)這個夏天，當「蘇超」「村超」承包南方城市之夜時，山東的夜晚正被一場場「舌尖賽事」點燃。從「魚」躍龍門的廚藝交鋒到「串」山越海的烤技較量，「好客山東·美食爭霸賽」以魯味為紐帶，串起16市「寶藏」美食，引遊客變饕客，在魯菜發源地開啟「舌尖上的旅行」。 近日，記者跟隨「暢遊齊魯 樂GO山東『鏡頭裡的山東之夏』」宣傳推廣活動，赴多地探訪山東夜經濟熱力全開的「流量密碼」，在淄博邂逅「『串』山越海·山東燒烤美食爭霸賽」收官戰。 「『串』山越海 · 山東燒烤美食爭霸賽」總決賽在淄博博山舉行。陳宛婷 攝 比賽現場，烤爐成排，煙火升騰，市民遊客從四面八方聚攏而來，被滋滋冒油的肉串和炭火烤出的焦香激起強烈食慾。活動同步設有非遺文創、陶琉工藝品等市集攤位。 「燒烤賽事是一個集美食、手作、展銷於一體的多元平臺，匯聚各類美食和特色好物，希望通過集中展示與展銷，帶動城市整體消費升級。」博山區文化和旅遊局局長孫雪紅說。 據了解，博山區2023年打造燒烤集聚地北門裡，以小串燒烤為特色，多次舉辦涵蓋美食美物的燒烤賽事促進消費，2024年客流量超550萬人次。「比賽為淄博燒烤發展提供新路徑，通過菜品創新，推動淄博傳統地攤經濟向2.0版、3.0版升級。」淄博市燒烤協會會長傅瑩表示。 美食賽事之外，山東的夜也因各類遊覽項目「不打烊」「換新裝」，而散發別樣魅力。 在泉城濟南，大明湖畫舫夜遊讓遊客在槳聲燈影中感受「一城山色半城湖」的韻味。信步相連的曲水亭街與百花洲歷史文化街區，特色文創小店、傳統茶館、民謠酒吧林立，氤氳著老濟南的閒適與文藝氣息，成為市民遊客夜間漫步、休閒消費的熱門選擇。三大片區串聯起夜間消費帶，將歷史文脈與現代生活無縫銜接，成為濟南「夜經濟」的標誌性名片。 從城市切換至鄉村，在淄博紅葉柿巖旅遊區，古村落經過創意改造，融入熱帶雨林景觀與異域風情，夜間變身「仙氣秘境」。千年打鐵花、水上飛人等非遺與特技表演，搭配電音派對、篝火晚會，讓遊客在夜色中感受傳統文化與現代潮流的碰撞，景區夜間客流與營收同比增長顯著。 紅葉柿巖旅遊區夜間特色表演活動吸引遊客打卡拍照。景區供圖 「紅葉柿巖景區一年客流量達140多萬人次。」孫雪紅告訴記者，博山區致力於將產業優勢變為文旅優勢，不斷改造老工業廠房，進一步加快城市更新的步伐。 據悉，本次主題宣傳推廣活動旨在全方位、多角度挖掘山東文旅融合發展故事，展現山東特色文旅資源與融合創新成果，以真實體驗和鮮活案例吸引遊客關注，呈現「好客山東」的多元魅力，邀八方遊客「暢遊齊魯 樂GO山東」。(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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