旅居大理備受青睞 超60萬人在「有風的地方」長期棲居
2025-10-24 21:29 9,184次浏览習近平總書記在2024年2月視察天津時指出：「以文化人、以文惠民、以文潤城、以文興業，展現城市文化特色和精神氣質，是傳承發展城市文化、培育滋養城市文明的目的所在。」從平津戰役的鬥爭精神，到楊柳青木版年畫的匠心工藝，再到石家大院精美的磚木石雕，天津這座兼具紅色根脈與民俗特色的城市，始終在傳承中創新發展，書寫著歷史文化滋養城市發展的生動答卷。 歷史文化的傳承，首先是對紅色精神的守護。在平津戰役紀念館裡，那面鐫刻著6900位烈士姓名的英烈牆，是天津紅色文化最厚重的見證。緬懷先輩、祭奠英烈，不僅是對歷史的尊重，更是對「為有犧牲多壯志」的革命精神的敬仰。作為全國愛國主義教育示範基地，紀念館1.1萬餘件藏品中，有戰士用過的步槍、泛黃的手稿，每一件珍貴的文物都是可觸摸的歷史，每年上百萬參觀者由此感受到戰爭的殘酷與革命先輩的無畏。紅色基因在代代傳遞中，涵養著城市的精神品格，也極大地助力了城市軟實力建設。 歷史文化的傳承，不只是博物館裡的靜靜陳列，更要在創新中實現活化和延續。透過楊柳青木版年畫的傳承故事，我們看到了天津非遺活化的實踐。作為國家級非物質文化遺產項目，楊柳青木版年畫距今已傳承400餘年，承載著百姓對美好生活的憧憬。如今，「玉成號畫莊」第六代傳承人霍慶順仍秉承著「勾、刻、印、繪、裱」五道傳統工序，「年畫是時代的產物，我們要跟上時代發展，但年畫的傳承創新始終要在『根』的基礎上展開。」融入生肖元素進行創作，結合年輕人的審美推出作品，讓遊客親手拓印年畫……第七代傳承人張宏致力於傳統技藝的創新探索，一系列舉措讓非遺從「展品」變成了「體驗」，從古董變成了時尚。當非遺走進普通人的生活，古老的民間藝術煥發出新的光彩，在拉動產業增長的同時，更讓「津味兒文化」更濃。 歷史文化的傳承，需要為歷史遺存賦予當代價值。歷史建築是城市文化的載體，那些歷經歲月衝刷的老建築、老街區，蘊藏著一座城市的文化基因。石家大院「四合連套、院中有院」的格局氣派宏大，磚木石雕中暗藏的吉祥寓意，反映著傳統社會的美好願景。如今，經過保護性改造，石家大院成為集文物保護、廉政教育、旅遊觀光於一體的文化空間，這座老建築承載的地域特色和時代印記成為城市特有的文化標識。可見，保護歷史遺存，其實也是在守護城市文化的獨特性。 歷史文化是城市的「根」與「魂」，更是發展的源泉和動力。天津豐富的文化實踐說明了，傳承不是守舊，創新不是離根，唯有讓歷史文化在守護中薪火相傳，在創新中與時俱進，城市才能兼具「歷史的厚度」與「發展的溫度」，在時代發展中始終保持獨特的氣質與活力。 (郝悅) 來源：光明網
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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