第三屆「粵創賽」在韶關啟動 總獎金高達180萬元
2025-12-05 19:38 6,463次浏览8月1日，廣東省惠州市惠東縣境內的網紅景點「愛心潭」處，有6人下水遊玩時被水衝走，其中1人被困在小島上，另5人失聯。3日下午，極目新聞記者從當地有關部門獲悉，截至當天14時15分許，失聯5人全部找到，均已無生命體徵。悲劇發生後，惠東文旅部門緊急發布警示，強調當前正值汛期，擅自進入未開發、未開放區域風險極高。(8月3日極目新聞) 這5條鮮活的生命，再次以最慘痛的方式，將「未開發網紅景點」的巨大安全隱患暴露無遺。而類似的悲劇，近年來已屢見不鮮：4月19日，雲南昭通魯甸縣牛欄江段(未開發網紅景點)，因水位驟漲致4人被困，3人遇難；今年五一假期，廣東清遠英德「一線天」溪谷(網紅溯溪點)，一驢友在組織活動時溺亡，引發後續糾紛；5月25日，福建泉州安溪縣一非旅遊景點，一名女子在爬山時墜崖身亡…… 這些本應令人敬畏、需要專業知識和充分準備才能探索的自然區域，在短視頻的濾鏡效應和網紅博主的「種草」攻略下，被包裝成「人少景美」「必去秘境」，輕而易舉地塞進了遊客的「打卡清單」。它們憑藉未經雕琢的原始風貌吸引眼球，卻因完全缺乏基本的安全保障、應急設施、管理維護和專業指引，成為了名副其實的「死亡陷阱」。 地方文旅部門的警示即便不是姍姍來遲，在精心包裝的「網紅攻略」和追求「出片」的衝動面前，也會顯得蒼白無力。如同惠州文旅早已反覆提醒未開放區域的種種風險，卻依然未能阻止住冒險的腳步。 網紅經濟時代，流量絕不能以安全為代價！血的教訓要求我們多方行動： 平臺必須壓實主體責任。對涉及未開發區域的所謂「探險攻略」「秘境推薦」，必須強制添加顯著的風險警示標籤，並嚴格審核內容是否誇大其詞、淡化風險。流量推薦需建立安全閥，對高風險的「野景點」內容應限制流量。 職能部門不能「亡羊補牢」。對於已形成事實人流的網紅「野景點」，不能僅停留在事後警示和救援上。應主動進行安全評估，對極高風險區域設置物理隔離、加強巡邏勸阻、設立醒目警示牌，並探索可能的規範化管理路徑。 每一位遊客務必心存敬畏。風景再美，也絕不值得用生命去兌換！清醒認識自身能力，嚴格遵守安全規定，對未開發區域保持足夠警惕。真正的旅行探險，是對自然的尊重和對規則的遵守，而非對危險的無知無畏和對規則的漠視挑釁。 當「網紅」的光環褪去，露出的若是「隱患」的底色，這樣的景點留下的只有無盡傷痛。5條逝去的生命是沉重的警鐘：我們不能再讓流量綁架安全，不能再讓「野景點」成為生命的吞噬者。這不僅是對逝者的告慰，更是對每一個鮮活生命最根本的尊重與負責。 郭元鵬
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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