川青鐵路尖扎黃河特大橋施工繩索斷裂事故已致10人死亡 4人失聯
2025-11-09 10:05 5,928次浏览荷風納涼夜 「公園經濟」點亮夏夜活力 現在，各地的城市公園正在成為市民、遊客消暑納涼的熱門選擇。在遼寧瀋陽，部分公園推出特色活動，讓大家不僅能納涼，還拉動了夏日消費，讓「避暑經濟」成為城市活力的新亮點。 走進瀋陽市北陵公園，連片荷花亭亭玉立。湖心舞臺上，皮影戲+戲曲表演，正在講述荷花仙子與書生的古老傳說，創新的演繹方式，吸引了眾多市民、遊客駐足觀看。 觀演活動也拉動了冷飲店的消費，其中「荷花造型雪糕」最受歡迎，綠豆沙製成的「荷葉」託起奶油質感的「荷花」，一口下去，豆香與奶香交融。以荷花、蓮藕為靈感的精緻零食銷量也不錯。記者發現，不少消費者購買了冰飲，並搭配荷花小食，臨窗而坐，邊品嘗美食，邊欣賞窗外的實景演出。 此外，公園還設置了非遺文創集市，非遺手作體驗、文創攤位的人氣旺盛，荷花主題系列文創持續熱銷。通過沉浸式體驗、非遺互動、特色餐飲與主題文創的巧妙串聯，公園形成了「觀演+互動+消費」的鏈條，不僅豐富了公眾的夏夜生活，更讓「避暑經濟」釋放出城市夜經濟的新活力。 上新「八仙過海」索道 特色演藝豐富 暑期以來，在山東蓬萊閣景區，新建的「八仙過海」索道成了遊客們新的打卡地。索道將蓬萊閣古建築群和老北山景區空中相連，遊客輕鬆愜意地乘坐在清涼的吊廂中，可以360度賞山海勝景。 過了索道，登上老北山景區，遠眺海天一色的壯闊，行走在剛剛開放的後海棧道中，背臨危巖絕壁，腳下海藻翠綠，浪花拍岸，遊船徜徉，美不勝收。 新的索道和棧道串珠成鏈，把蓬萊閣主景區和老北山後海、黃渤海分界坐標等沿線景點，串成一個環線，遊客量大增。 山海風光入畫，特色演藝動人。暑期裡，每天上午在蓬萊閣景區的校場上，遊客們經過體能選拔，加入戚家軍陣營，學習拳術，手持長槍，跟隨戚家軍操練。一招一式，孔武有力。 暑期以來，蓬萊閣景區共接待遊客76.5萬人次，同比增長20%。 那達慕大會 點燃草原文旅熱 「那達慕」在蒙語中是「遊戲、娛樂」的意思，那達慕大會是草原牧民傳統的文化節日。眼下，正是內蒙古草原最美麗的季節，在興安盟，當地正在舉辦那達慕大會，創新性地將電影文化融入其中，為遊客帶來更多元的體驗。 在興安盟烏蘭毛都草原上，500匹駿馬踏風飛馳，拉開了本屆那達慕盛會的帷幕。今年，除了搏克、賽馬、射箭等傳統賽事，遊客還可以在現場體驗布魯、瑟日等18項民族傳統體育項目。 除了豐富的賽事，與電影融合也是本次那達慕的一大特色。活動現場設置了電影文化打卡區，傍晚時，遊客在草原看電影，感受不一樣的觀影體驗。
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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