「銘記歷史 同心奮進」主題講述會在西安舉行
2025-11-01 19:09 4,613次浏览本報北京電(記者施芳)日前，在「北京中軸線—中國理想都城秩序的傑作」列入《世界遺產名錄》一周年之際，《北京中軸線保護傳承三年行動計劃(2025年—2027年)》正式發布，明確5個方面45項重點任務，進一步推動中軸線文化遺產保護。 據介紹，行動計劃包括「加強北京中軸線整體性、系統性保護」「提升北京中軸線保護管理能力」「加強北京中軸線傳承利用」「促進北京中軸線文化傳播與交流合作」「保障措施」五個方面。到2027年，北京中軸線國家文物保護利用示範區創建成效突出，北京中軸線歷史風貌充分彰顯，成為世界文明交流互鑑重要窗口，北京老城不斷煥發生機活力，北京歷史文化遺產金名片更加光彩奪目。 在「加強北京中軸線整體性、系統性保護」方面，將推進北京中軸線國家文物保護利用示範區創建，加快推進核心區重點文物騰退，推動遺產點逐步恢復歷史格局，推進北京中軸線區域歷史環境保護和城市更新，推進北京中軸線相關水系、非物質文化遺產和生態空間的保護，保護傳承老城歷史文脈。 在「提升北京中軸線保護管理能力」方面，將充分發揮監測平臺作用，持續做好北京中軸線世界遺產監測。完善重大建設項目的遺產影響評估制度，加強北京中軸線區域風貌管控，持續優化提升北京中軸線景觀視廊。 在「加強北京中軸線傳承利用」方面，將深入挖掘北京中軸線遺產價值。推進「數字中軸」建設，打造更多互動型、沉浸式數字產品和體驗場景。 當日，《北京中軸線：中國理想都城秩序的傑作》叢書、《世界文化遺產——北京中軸線》特種郵票發布。「2025年北京中軸線遺產保護公眾參與活動」啟動，將面向全社會招募1000名志願者，參與遺產監測巡查、繪製文化地圖、製作遺產影像，推動形成政府主導、專業支撐、全民參與的遺產保護新機制。 位於北京中軸線北端鐘鼓樓、南端永定門的兩塊北京中軸線世界文化遺產標誌碑同時揭幕亮相。接下來，北京中軸線的15處構成要素將陸續完成世界文化遺產標誌牌安裝，不斷加強北京中軸線整體性、系統性保護。
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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