（文化中國行）敦煌石窟主題文創產品擁抱新潮流吸引年輕人
2026-02-22 00:21 5,785次浏览西藏「拉薩發布」消息，8月6日上午，西藏自治區黨委常委、拉薩市委書記肖友才主持召開拉薩市迎接西藏自治區成立60周年慶祝活動攻堅決勝誓師大會。 會議強調，堅持問題導向，緊盯城市塑像、環境整治、交通秩序等重點領域，全覆蓋、常態化開展「回頭看」工作，以清單化管理、項目化推進的方式強力整改亂象、不斷健全機制。要嚴明紀律。堅持把紀律挺在前面，一手抓嚴督實導，及時發現、督促整改突出問題；一手抓執紀問責，嚴肅查處不作為、慢作為、亂作為的人和事，倒逼各項工作落地落實。 肖友才談到城市管理問題。他說，一個城市管理者，一定要準確地把握這個城市流動的脈搏，如果沒有用心去對待它，你就聽不到、看不到、更做不到。 他舉例，有些摩託車把排氣管給拆掉，那個聲音就像飛機的發動機，有些飆車的在公路上面飆，公安要嚴查嚴管，這個是老百姓反映非常強烈的。長時間鳴笛的問題，我也講過很多次了，汽車按喇叭按得一塌糊塗，這個你們一定要現場處置和後臺處置結合起來，黨政機關、企事業單位，(要)教育自己的駕駛員，把駕駛員管好。 肖友才說，還有就是機動車的停車場太少，這段時間還要大力開發停車場，有些地方被圍擋著，打開的時候裡面啥都沒有，但周邊街上到處都停的是車。先把它平整出來，做個臨時的停車場。沒有停車場的汽車不亂停亂放它停在哪裡？第二，地下停車場，一定要把它規範進去，有停車場(還亂停亂放)，那是嚴重違規的。第三，有關的街道、人行道可以停放，把線劃好，況且要有指示(指引標誌)。電瓶車，嚴管街道不能停，那就不能停，其他地方能停的一定是要劃線、劃出來。 「我發現這些方面的問題，只要我們用心、用情、用力去解決了，沒有什麼解決不了的，關鍵就是『前怕狼後怕虎』，最終的一條、最關鍵的一條、最致命的一條是什麼？——不敢得罪人！」肖友才說，「不敢得罪人誰叫你當領導？當領導幹什麼？連人都不敢得罪！怕得罪人，現在形成一個不好的風氣。要有鬥爭精神，要敢於擔當，鬥爭精神那就是要打得過情面，能夠擔當就是要敢於得罪人。」 來源：微信公眾號
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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