51支球隊戰「村超」全國賽：草根足球匯聚民族情誼
2025-10-28 04:25 9,283次浏览銀川8月4日電 (記者 於晶)8月4日，記者從寧夏文化和旅遊廳獲悉，為全面提升旅遊服務質量，優化消費環境，寧夏回族自治區文化和旅遊廳聯合公安廳等十部門正式印發《全區旅遊環境綜合治理三年提升行動實施方案》(以下簡稱《方案》)，計劃通過十大專項提升行動，推動寧夏旅遊環境邁向更高水平。 持續開展「智慧遊」服務設施改造提升行動。寧夏升級「智遊寧夏」平臺，實現實時監控、投訴處理一體化，暢通「12345」等維權渠道。 持續開展「放心吃」餐飲治理提升行動。嚴厲打擊使用假冒偽劣食品行為、天價餐飲欺客宰客、未明碼標價等違法行為。 持續開展「舒心住」住宿治理提升行動。著重對社會賓館、民宿、鄉村旅遊接待點、星級旅遊飯店網上預約訂房毀約退房等問題進行規範治理。 持續開展「安心行」交通治理提升行動。對火車站、機場、汽車站以及景區等重要節點存在的遊客打車難問題進行整治，嚴厲打擊計程車拒載、惡意拼車等違法違規行為。 持續開展「稱心遊」規範治理提升活動。嚴查景區是否嚴格遵守明碼標價規定，指導依法降低偏高價格。嚴厲打擊以「黑車」「黑導」以及微信群俱樂部等形式，組織開展「低價」誘騙遊客、強迫或變相強制購物等問題。 持續開展「省心購」購物治理提升活動。嚴肅查處旅遊購物市場的虛假宣傳、商標違法、欺騙遊客購物等擾亂旅遊市場秩序的違法行為。大力整治旅遊購物店封閉式、包廂式、「洗腦式」銷售模式，支持各地探索建立購物先行賠付制度。 持續開展「開心娛」娛樂環境治理提升行動。加強「密室逃脫」等新業態安全審查，落實未成年人保護措施。 持續開展「優服務」質量標準體系提升行動。寧夏所有5A級景區應探索推出符合實際、特色鮮明、示範帶動性強的景區服務標準。 持續開展「講文明」全民素養提升行動。在交通樞紐增設文明宣傳設施，倡導遊客踐行文明行為。 持續開展「守底線」旅遊安全保障提升行動。構建景區30分鐘應急救援圈，危險區域加裝智能監控設備。 寧夏文旅廳相關負責人表示，此次行動旨在通過三年系統性治理，顯著提升遊客滿意度和市場秩序，助力寧夏建設國際知名旅遊目的地。其中，「智慧遊」「優服務」等創新舉措將推動行業數位化轉型和標準化發展，而「守底線」行動則強化了旅遊安全保障能力。(完)
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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