新疆達爾汗文藝隊高唱《愛拼才會贏》
2025-12-06 01:28 8,624次浏览8月8日電 題：古街拆還是留？習近平用一首詩回答 烏篷船搖過小橋，隨悠悠流水穿過老街，苦楝樹和凌霄花掩映下的老屋，斑駁的石牆印刻著歲月……紹興，因其濃厚的人文氣息和古樸的水鄉風貌，愈發成為年輕人喜愛的「網紅」旅遊地。 然而，20多年前，以倉橋直街為代表的紹興古城古街區，卻經歷過一次考驗。 彼時，浙江的城市化改造和城鎮化發展正如火如荼，地處紹興中心區域的古街民居，是拆還是留，一時間爭論不休。 2003年1月，時任浙江省委書記習近平來到紹興。了解到當地關於老街規劃的困惑後，他肯定地表示：「一定要原汁原味地保護！」 「少小離家老大回，鄉音無改鬢毛衰……」習近平同志吟誦起賀知章的《回鄉偶書》，就是對這個問題最好的回答。 他說：「你們這樣做了，我們今天才能聽得到鄉音，記得住鄉愁，聯想起賀知章寫下的詩句。」 歲月深處的老街與鄉音，讓人們留住了記憶，記住了鄉愁，也延續著城市的歷史文化。 習近平同志囑咐當地幹部，保護工作要注重歷史的真實性、風貌的完整性和生活的延續性。 後來，倉橋直街被聯合國教科文組織譽為「中國遺產活生生的展示地」，居民與古街老屋有機組成的生活圖景，讓這裡煥發新的生機與活力。 文化是城市的「根」和「魂」。從履職基層到擔任黨和國家領導人，習近平總書記對保護好傳統街區，保護好古建築，保護好文物的重視一以貫之。 在正定，他為年久失修的國家級文物爭取古建築修繕專款，當地利用這筆錢對隆興寺進行了搶救性修繕，千年古剎得以重放光彩。 在廈門，他果斷為鼓浪嶼地標性建築八卦樓撥款30萬元，扭轉了這座損害嚴重的歷史建築危在旦夕的命運。 在福州，得知位於三坊七巷的林覺民故居面臨拆除，他當即召開現場辦公會，叫停地產開發，並推動制定福州歷史文化名城保護管理條例和保護規劃。 …… 黨的十八大以來，從廣東潮州古城到蘇州平江歷史文化街區，從江西景德鎮到天津古文化街，對於古城老街保護，習近平總書記念茲在茲。 「像對待『老人』一樣尊重和善待城市中的老建築，保留城市歷史文化記憶」「對待古建築、老宅子、老街區要有珍愛之心、尊崇之心」……總書記的殷殷囑託，言猶在耳。 這些年來，我國城市文化遺產走向整體性、系統性保護，各地歷史文化街區越來越多地採用微改造的方法，下「繡花」功夫。目前，全國共劃定歷史文化街區近1300片，認定歷史建築6.8萬處。 如今，一條條老街，一座座古城，給人們帶來日用而不覺的精神滋養和審美意趣，在歷史與未來的時空交錯、傳統與現代的有機融合中，歷史文脈綿延不絕，文化自信悄然增強。 ｜出品人：陳陸軍 ｜總策劃：俞嵐 ｜策劃：吳慶才 ｜統籌：馬學玲 闞楓 ｜執筆：高萌 ｜校對：袁秀月 ｜視覺：司方 ｜中國新聞網「習言道」工作室出品
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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