中國遊戲為何能強勢「出海」

2025-11-05 16:47 7,762次浏览

  央廣網北京8月13日消息 據中央廣播電視總臺中國之聲《新聞和報紙摘要》報導,暑期各地持續舉辦豐富多彩的活動,進一步帶動市場升溫,提升遊客體驗。   隨著演唱會等文化活動在暑期密集開展,跨城觀演帶來的出行需求顯著增長。中國鐵路哈爾濱局對接文旅部門,提前研判客流方向及人數,精準開行北京、大連、瀋陽、長春、齊齊哈爾等方向專列。   哈爾濱站哈西客運車間副主任柴林茂:根據車票售出情況提前組織人員,開設專用通道和候車專區,並協調站內商家延長營業時間,滿足旅客的購物需求。   在內蒙古呼倫貝爾市新巴爾虎右旗呼倫鎮伊和諾爾嘎查的夏營地驛站,潔白的蒙古包與現代化移動房車錯落分布在草原上。家庭牧場負責人巴圖蘇和介紹,遊客在這裡可以騎馬、放牧、熬奶茶,也可以體驗廚衛設施完備的居住環境。   巴圖蘇和:通過將傳統遊牧文化與現代服務業深度融合,遊客能體驗到原汁原味的草原生活,更讓畜產品實現了價值提升。   新巴爾虎右旗持續深化「畜牧業+旅遊」融合發展,精準匹配不同客群個性化需求,推動傳統畜牧業向體驗式、服務型產業轉型跨越。   新巴爾虎右旗文化旅遊體育局旅遊事業發展中心主任董豔:持續拓寬牧民增收渠道,提升經營性收入佔比,形成「牧業生產+旅遊服務+文化體驗」的多元增收格局。   夜幕降臨,在福建廈門,以和平碼頭為起點的多條海上遊航線迎來客流高峰。在今年暑期新投入運營的國內首艘純電動海上旅遊客船「嶼見77」上,遊客陳先生一路欣賞鼓浪嶼、潮汐之眼、雙子塔等城市地標。   遊客陳先生:船行駛得比較穩,夜間景色非常漂亮,遊玩項目也很多。   今年暑期,廈門依託濱海遊、演藝遊等特色文旅資源,打造多個夜間主題文旅項目。   某旅遊客運企業的市場經理彭靖涵:以鼓浪嶼文化為背景,以海上夜景為底色,給遊客提供了音樂情景以及火焰鋼琴等閩南風情。我們希望能夠把精品化的海上遊產品給到遊客。

  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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