新型儲能快速發展 將深度參與電力市場調節
2025-11-28 06:22 9,931次浏览「上海之夏」國際消費季持續升溫之際，8月8日，第三屆「正大巷左BINGO市集」在陸家嘴富城路限時步行街啟幕。本屆正大BINGO市集將持續至8月31日，每周五至周日為市民和遊客帶來別獨特的濱江夏夜體驗。 徐程攝（下同）正大巷左，濱江在右，正大BINGO市集以「潮起正大，樂購濱江」為主題，將海派文化、雲貴川泰風味、烘焙甜品文化以及熱力演出等元素有機結合，打造多元文化交融的水岸聯動步行街。主會場富城路匯聚了 60餘家環球風味攤位，呈現跨越國界的美食地圖：特色小籠包、非遺打糕喚醒老上海記憶，貴州酸湯米粉、榴槤咖啡傳遞雲貴川泰的獨特風味，而法式爆漿可頌與鹼水結則帶來黃浦江畔的歐陸風情，每一口都是味蕾的極致享受。現場還設置了巨型甜品藝術裝置，搭配粉紫霓虹主色調，完美復刻摩登夜上海的夢幻氛圍。市集上更有吉祥物大象FUNFUN帶著妹妹THAIMAIMAI驚喜亮相，圍繞FUNFUN和THAIMAIMAI形象開發的系列周邊產品等。除了富城路的主會場之外，正大廣場館內還開闢了兩個市集分會場：外貿優品區在正大廣場一樓西區，精選品質生活和時尚休閒兩大板塊外貿精品，涵蓋環保精緻的家居用品、淨水器、不鏽鋼保溫杯等，毛絨玩具、鞋類箱包等，所有展品均源自國內優質外貿廠商，為消費者送上「看得見、買得到」的世界好物。CHILL一夏主題市集位於正大廣場三樓黃金大道，二次元、穀子、甜品、創意飾品、精緻小工藝琳琅滿目，吹著空調也能逛夜市。同期，浦東還有前灘公園巷「巷裡的夏天」夜市（8月16日-8月17日，8月23日-8月24日），在前灘濱江，感受多元國別風情，體驗具有煙火氣的夜間消費場景；世博文化公園璀璨之夜（8月2日起每周末19時-21時），體驗露天電影派對、吹晚風逛集市，參與非遺手作等特色活動。活動期間，浦東繼續推出「購物滿千元，智己贏回家」的線下消費抽獎活動。活動信息:時間：8.8-8.31 每周五至周日主會場：浦東富城路限時步行街16時-22時分會場：正大廣場黃金大道：Chill一夏市集10:00-22:00正大廣場一樓西區彩虹大道：外貿優品市集14:00-20:00 （具體以現場實際為準）
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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