「科技變量」如何變為強勁動能（人民觀點）
2025-10-29 22:21 9,842次浏览排隊數小時等待漂流，又排隊數小時等待接駁車 貴州一景區遊客滯留，當地採取整改補償措施 本報訊(記者李豐)貴州省黔東南州施秉縣杉木河漂流風景區近日出現的排隊超長、管理混亂、旅客滯留等情況引發關注。8月4日，施秉縣文體廣電旅遊局發布通告稱，8月2日，該縣杉木河漂流景區迎來旅遊客流高峰，因交通疏導不及時，導致景區周邊道路出現嚴重交通擁堵，部分遊客及車輛發生滯留，當地將對受影響遊客進行補償。 漂流作為一項水上探險運動，在夏季備受歡迎，施秉縣杉木河漂流景區正是以漂流體驗聞名。8月7日，來自河南的遊客王先生告訴記者，他們一家人於8月2日下午1點左右到達杉木河漂流景區，一直排隊到下午6點才等到漂流。「下午太陽很大，我擔心孩子受不了，但票已經買了，只能硬著頭皮排隊。」 王先生直言，他從工作人員處得知，漂流全程需要近3個小時，出於安全考慮，他們玩了一半就匆匆結束行程。從景區入口起點到漂流點之間往返需要搭乘接駁車，王先生說，他與家人步行到接駁點時已是晚上9點多，但是直至凌晨12點左右也沒能坐上接駁車，最後不得已步行幾公裡路前往停車場，返回縣城住宿點時已經是凌晨3點多。 在等待接駁車過程中，王先生看到現場有大量滯留遊客，「當時很多人質疑景區未合理控制客流，導致大家漂流後無法正常返程。」有遊客發布視頻稱，自己摸黑漂流了兩個多小時，漂流結束後遲遲等不來衣服和行李，後來又等不來接駁車，整個過程體驗很差。 據了解，杉木河漂流景區的遊客承載量為1.2萬人，有數據顯示，當日遊客量超過承載量數千人。記者從當地相關部門了解到，事件發生後，該縣啟動應急預案，縣文旅、公安、交通等部門迅速聯動，增派33輛應急轉運車，疏導滯留遊客和車輛，於8月3日0時03分安全有序轉運完畢。 通告指出，此次事件的發生，充分暴露出當地在應對旅遊尖峰時段、保障遊客順暢出行方面的綜合管理能力和應急處置機制存在明顯不足，未能為廣大遊客提供滿意的服務體驗。同時，該地將採取整改補償措施，包括對8月2日因交通滯留未能漂流的遊客，全額退票退款；完成漂流活動但受到後續滯留影響的遊客，可憑當日有效訂單，享受免費體驗杉木河漂流一次。 在貴州長期從事旅行社地接工作的代女士認為，面對超乎預期的遊客量，不少旅遊景區的配套服務跟不上，讓遊客花了錢卻得不到應有的服務。景區應利用數位技術，實時監測遊客數量，一旦出現擁擠和滯留情況，應立即通過電子公告牌向遊客發出預警信息，引導客流合理改向。同時，遊客也應理性、錯峰出行，合理規划行程，避免扎堆旅遊帶來的諸多不便。 《工人日報》(2025年08月10日 02版)
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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