【成都世運會】成都世運會涉賽人員荷花池「嗨購」記
2025-11-17 11:25 6,943次浏览重慶8月7日電 題：寵物友好型場景花式「上新」 攜寵出遊成新風潮 作者 梁欽卿 「一路上特別治癒，小貓和我的感情更深了。」不久前，來自江西的「00後」譚錦宸帶著家裡的寵物貓自駕去雲南旅遊後感慨道，「這是它一生中第一次看到雪山，人生是曠野，『貓生』也可以是。」 如今，伴隨寵物友好型場景不斷「上新」，越來越多的「毛孩子」開始以各種方式跟隨主人遊山玩水。 圖為來自江西的「00後」譚錦宸帶著家裡的寵物貓自駕去雲南旅遊。受訪者供圖 「攜寵出遊要提前做好攻略。」譚錦宸說，自己從去年10月份開始就經常帶著小貓外出旅遊，會提前給它們做好社會化訓練，適應車上以及陌生環境，在車上也會訓練它們不要幹擾駕駛，不能鑽到車底，餵食要定點定量。貓砂盆放在副駕駛下面，不僅隱蔽性好，也會讓它們上廁所更有安全感。 攜寵出遊涉及吃、住、行、遊、娛等多個環節。記者在重慶一家「寵物友好酒店」了解到，目標客群主要是養貓、養狗等常見寵物的家庭，不同客群需求不同。比如，養狗家庭更看重戶外活動空間和遛狗便利性，養貓家庭則對安靜的環境和寵物寄養服務更有需求。酒店工作人員介紹，酒店有專業的清潔團隊，退房後會進行深度消毒，而且寵物活動區與其他區域分開，不會打擾其他客人。 大眾點評最新數據顯示，2025「必住榜」上超百家「寵物友好酒店」整體流量7月環比增幅近30%。其中，在張家口、安順、青島、煙臺等暑期出遊熱門城市，榜單上「寵物友好酒店」7月的環比流量增幅超100%，重慶上榜「寵物友好酒店」7月的環比流量增幅近50%。 除酒店外，不少民宿也將「寵物友好」等標籤作為攬客重要手段。「90後」李旭東在重慶開了一家復古主題的寵物寄養民宿，主要服務犬類寵物，目前總共有10間寄養房間，有超1000平方米的戶外草坪供寵物玩耍，並配備3位管家全天候服務，寵物主人可24小時查看監控。 「我們每個房間都配備有空調和紫外線消毒燈，確保寵物生活在乾淨舒適的環境中。」李旭東介紹，現在民宿每天滿房，都已經預約到20多天以後了，預約人群大部分是年輕人。 圖為在重慶一家寵物鮮食餐廳內，顧客帶著自家的寵物狗用餐。梁欽卿 攝 在重慶一家寵物鮮食餐廳內，寵物狗可以享受到如同人類般的用餐體驗。老闆李勇介紹，雞肉、牛肉、蔬菜等食材都是每天從農貿市場採購，會做成蛋糕、便當等外形，平均每周會接待近30隻寵物狗。「寵物主人近七成是年輕人，除本地客人外，也有貴州、西安、北京等地攜寵旅遊的客人。」 在出行方面，不少航空公司已開通寵物託運服務，在「寵物友好型」服務方面進行嘗試。重慶航空自7月起推出「愛寵進客艙」個性化服務，在限定條件下允許旅客攜帶寵物進入客艙，並支持旅客加購寵物個性化專屬座位，進一步滿足攜寵出行需求。 「隨著人們生活水平提高和情感需求升級，寵物角色正從『陪伴者』轉變為『家庭成員』。」中國旅遊研究院長江旅遊研究基地首席專家羅茲柏認為，很多愛寵人士在為寵物提供良好生活品質的同時，也在探尋與它們相處的更多空間，寵物友好型場景隨之更加多樣化。 「曾以為帶貓看世界是我的浪漫，」譚錦宸說，「直到在雲南景邁山看見它追著光斑奔跑的背影，才發現原來我們都在借對方的眼睛收集人間的溫柔。」(完)
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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