匈經濟學家：美歐貿易協議將帶來負面影響
2025-11-06 07:16 5,643次浏览這個暑期，各地精準發力，推出各具特色的旅遊產品，創新消費場景，激發夏日消費活力。 「避暑遊」吸引大批遊客。在新疆阜康市的天山天池，這裡平均氣溫在20℃左右，成為避暑觀光的熱門之選。當地依託天池景區，升級鄉村遊基礎設施，在附近村落開辦農家樂，讓遊客在這兒品嘗美食、體驗民俗等。七月份累計接待遊客約12萬人次。在雲南文山普者黑景區，萬畝野生荷花進入最佳觀賞期，今年，當地新建了水上運動中心，推出皮划艇、水上衝浪等各種新項目，遊客們可以泛舟賞花，也可以體驗水上運動，享受夏日清涼。安徽池州暑期前，對多個溶洞景區進行升級改造，通過光影秀、聲光投影等技術，打造「西遊幻境」等主題的特效景觀，讓「溶洞遊」更有趣。 賽事、研學等特色活動，激發消費活力。在貴州榕江，2025年村超全國總決賽已經拉開序幕，這半個月來，榕江縣接待遊客總量突破76萬人次，實現旅遊綜合收入7.87億元。這個假期，江蘇鹽城舉辦大學生社區球賽、音樂節和美食節等活動，景區日均遊客量同比增長50%，酒店入住率突破95%，累計帶動餐飲、住宿、零售消費超3億元。 創新消費場景，豐富文旅業態。在寧夏銀川覽山公園，這裡是最佳「落日」景觀觀賞地，當地通過舉辦無人機燈光秀、民謠音樂節等特色活動，累計吸引遊客超200萬人次。遊客還可以憑藉音樂季門票或票根，在部分餐飲、零售商家及景點享受優惠折扣。這個假期，福建廈門打造「演藝經濟」，拉動消費，將舉辦超過4400場演出。在杏林灣畔的市民廣場，遊客們可以盡享交響樂團的演奏，還可以欣賞焰火表演，逛一逛特色市集。在黑龍江哈爾濱冰雪大世界，夜晚新增的無人機表演，為遊客帶來一場光影盛宴，豐富旅遊體驗。
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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