山西黃河壺口瀑布迎來今年最大洪峰
2025-12-09 14:31 1,217次浏览前不久，考古文保題材電視劇《護寶尋蹤》在央視熱播，帶火了劇中主要場景取景地——陝西省韓城市。這個坐落於黃河「幾字彎」臂彎處的千年古城，究竟蘊藏著怎樣的獨特魅力？8月5日，「大河奔湧萬象新」黃河流域生態保護和高質量發展網絡主題宣傳活動媒體採訪團深入韓城實地探訪，了解它如何在守護歷史文脈的同時，以創新姿態實現精彩蝶變。一邁進梁帶村芮國遺址博物館，採訪團記者們便被瞬間拉回了三千年前的西周時期。博物館主體建築以芮國墓地出土的鏤空銅方盒造型設計而成，古樸莊重。在二層出土文物綜合展示廳的上方，「古芮尋微故國韶光」八個大字熠熠生輝，如同歷史的鑰匙，為採訪團記者們緩緩開啟了一扇通往「芮國」神秘世界的大門。「芮」曾是兩周時期眾多諸侯國之一，在公元前七世紀因秦國的徵伐而悄然湮滅於歷史長河之中。直至2004年，考古工作者在韓城梁帶村的一次搶救性發掘中，發現了一批屬於西周末期至春秋早期芮國的墓葬，這才將「芮國」這頁塵封已久的歷史重新翻開。經過三次大規模的勘探與五年的階段性發掘，深埋地下的芮國遺珍終於驚豔亮相。不僅揭示了眾多保存完好、結構清晰的墓葬遺蹟，更出土了2.6萬餘件（組）珍貴文物。2018年2月，梁帶村芮國遺址博物館正式開館，通過金器、鐵器、青銅器、玉石器、象牙器等琳琅滿目的文物展品，將歷史文獻中記載寥寥的芮國生動地呈現在世人面前。「大家眼前這七尊造型相同、大小依次遞減的鼎，是迄今為止我國春秋早期出土青銅器中規制較為完整的一套諸侯級禮器，見證了西周時期的列鼎制度。」在七鼎六簋展品前，採訪團記者們被這套精美的青銅禮器深深吸引。梁帶村芮國遺址博物館講解員王錦娓娓道來：「西周時期，禮樂制度盛行，規定天子祭祀宴享用九鼎八簋，諸侯則用七鼎六簋。因此，我們可以推斷出該墓主的身份為諸侯級。而簋中的銘文『內（芮）公作為旅簋』，更是為我們確定墓主的國別提供了確鑿的證據。」金文為證，地書作傳，梁帶村遺址的考古發現為後人補寫了歷史缺失的片段，也讓這段久遠的先秦古國史逐漸變得清晰可辨。「目前，館內展出文物共525件（組），其中85%以上為國家等級以上文物，更有31件是國家一級文物。然而，目前僅發掘了遺址的十分之一，因此我們不僅要做好文化保護和傳承工作，提升展品數位化能力，更希望能找到古芮國人生活的更多遺蹟。」梁帶村芮國遺址博物館館長薛豔麗滿懷期待地說。古芮國的起源地在哪、古芮國後人去向何處、芮國近鄰梁國的國土在哪裡……古芮國還有許多謎團等待著後人去解開，但正如引廳內牆面上展示的那段話所言：「這段歷史，雖已塵封千年卻依舊鮮活而溫熱；這方古國，雖已揭開面紗卻仍然神秘而悠揚。」
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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