支持設備更新 1880億元超長期特別國債補助資金下達完畢
2025-11-27 00:42 1,762次浏览備受矚目的「金字塔之巔：古埃及文明大展」收官在即，8月17日，這場聲勢浩大的古埃及文物出境展將與觀眾告別。從今天凌晨起，上海博物館開啟閉幕之前最後168小時的「博物館不眠夜」活動，為市民提供錯峰觀展的體驗，給今年夏天的博物館夜遊再添熱度。今天0點上博門口的排隊人群在第一個不眠之夜，深夜特價票價格為74元，每場3000張，短時間即售罄。憑門票可以在凌晨0時到上午6時之間入場參觀。昨天晚上11時開始，上博南門就排起了長龍。上博提早半小時開門，讓3000名觀眾安全有序地入場。上博大堂觀眾李慶洋排在隊伍前方，她告訴記者，在觀展後她甚至特地飛往了埃及。她補充道，本來想在收官階段再來回味一下，但無奈白天的日票已售罄，所以購買了凌晨的入場券。她說，這次要認真仔細地看，準備一直參觀到天亮。大多數觀眾從來沒有在午夜到訪過博物館，感覺非常難得，更有很多一家老小在展廳裡參觀，對展品也早已做了功課。上博展廳今天起，上海博物館在展覽閉幕前1周連續開放7天7夜，這168小時將創下全球博物館連續開放的世界紀錄。其間，還將有精彩紛呈的系列主題活動，共同打造前所未有的「博物館不眠夜」，8月11日至17日0時—6時將增設深夜場特價票，以滿足更多觀眾的錯峰觀展需求。今天晚上，上海博物館將呈現眾神NPC巡遊、埃及鼓表演、埃及舞蹈、單人藝術造型雜技表演、音樂劇《阿依達》經典唱段、近景魔術表演等節目，以饗參觀者。觀眾挑選文創中同時，在最後一周，上博文創商店與金字塔之巔淮海店將推出有史以來最「瘋狂」的埃及展文創促銷活動。8月11日0時起，多款文創產品以5折起售，幾乎吸引了每一位逛完展覽的觀眾再進文創店進行採購；8月17日0時起，全場文創產品將以5折起售（特殊產品除外）。每家商店均設有驚喜特價區，文創商品驚喜價低至10元—50元。記者在現場看到，精心準備的福袋盲盒已經打包完畢，供觀眾挑選。福袋盲盒內含4件隨機禮品，折算為3折起。上博凌晨1點的南門排滿了熙熙攘攘的觀眾凌晨1時，上博館長褚曉波和團隊在現場忙碌，他透露：「168小時持續開放，是上博全球首創的一個活動。博物館裡面已經安置了休息區，24小時為觀眾提供點心飲料。我們還制定了一系列保障措施，包括安排醫護人員24小時輪班駐場、協調了周邊的停車資源。」據悉，8月15日至17日深夜場的票已售空，8月12日至14日還剩少量名額，想看的觀眾可以抓緊時間預約。
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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