胖東來招聘頁面崩了
2026-03-10 16:34 4,753次浏览辦到第21年的上海書展，有了新變化。 一冊兩百餘頁的《2025上海書展閱讀生活手冊》今年首度發布。與之相映襯的，是今年上海書展首創「雙主場+X+N」辦展模式。上海展覽中心與福州路上海書城共同擔綱主場，主會場規模擴容至約4.2萬平方米。上海展覽中心會場還將首次在戶外開設「閱界夜市」。 可以想像，這屆書展將進一步打破具體的空間限制，進一步融入生活，也讓逛書展更加日常和自由。 事實上，首度發布便有兩百餘頁的《手冊》，本身就傳遞著明確的信號：閱讀，正在成為一道連接生活場景的紐帶，一種融入城市空間的生活方式。這本手冊不是簡單的展館導覽，而是將書展論壇、夜市地圖、商圈優惠、博物館聯動等商旅文體活動聯繫在一起，編織成一張覆蓋日常的網，「我愛讀書，我愛生活」這句口號，化為市民觸手可及的現實。 從現實的角度來看，這一變化和嘗試無疑能有效撬動「票根經濟」。書展門票不再僅是入場憑證，而是開啟城市消費鏈的鑰匙——免費停車、餐飲優惠、觀光聯票，諸多跨界聯動，讓閱讀行為自然延伸至餐飲、購物、文旅，形成「書香消費」的閉環。文化不再只是文化，而成為激發經濟活力、提升品質生活的重要一環。 今天，文化與商業、文旅跨界融合的趨勢越來越明顯，在這一背景下，書籍等不同內容載體在撬動消費的底層邏輯上往往是殊途同歸的。無論是散落在城市各個角落的「圖書+」文化空間，還是各類文化節慶，都是依託文化內容本身的吸引力來聚集人氣，再以此連結起更多豐富多元有趣的消費場景，從而把單一的文化消費延展為包含「吃住行遊購娛」等在內的綜合消費。 這些奇妙的轉化和混搭的玩法，既為書籍這一精神食糧賦予了更多的味型，也為書香之城增加了更多的可能性。 從更深層次看，書展這些變化，也是對閱讀在當代社會價值的再確認。當書籍與城市更加緊密地融合，閱讀就不再是一件特殊時段特殊空間才能做的特殊的事，而是融入每一個普通人生活日常的真實體驗，它隨處可見，又觸手可及。 特別是在信息碎片化、不斷有新鮮事物吸引注意力的時代，讓書籍更順暢、自然地融入生活顯得更為珍貴。這一轉變背後，越來越多的人正形成共識：閱讀不應是孤立的、特意的行為，而應成為一種如同呼吸般自然的生活方式，與城市發展的脈動同頻共振。 對城市來說，閱讀帶來的精神滋養，同樣難以替代。 上海最新的市民閱讀狀況調查顯示，2024年市民綜合閱讀率達97.15%，人均閱讀量超10本， 77.96%的市民過去一年使用過公共圖書館、實體書店或城市書房等公共閱讀空間，全民閱讀蔚然成風。 一座城市的偉大，不僅在於其經濟的繁榮，更在於其精神文化的豐富與深邃。當閱讀融入城市的每一個角落，成為市民生活的一部分時，這座城市就擁有了更強的文化認同感和向心力。 今時今日，這份認同感和向心力，意義或許更為特別：AI時代，知識獲取的渠道空前多元便捷，各種內容載體和形式層出不窮，但閱讀的價值未曾改變，那是對未知的探索、對深度的追求、對思想碰撞的渴望。當個體突破信息繭房，與更廣闊的世界和更深刻的思想相連，這是一種最本真的樂趣，也是年年都辦的書展所要提醒人們的最終價值。
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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