2025阿尼瑪卿生態體育文化節在青海瑪沁啟幕
2025-11-01 01:55 4,861次浏览佳木斯8月5日電(趙鵬 陳一妹 記者姜輝)當夜幕降臨同江，中俄邊境的文旅盛宴火熱上演。近日，許多俄羅斯遊客湧入這座充滿異域風情的邊城，體驗獨具特色的「夜同江」。 俄羅斯遊客在同江市三江口夢想稻田文化公園裡打卡拍照。 王瑋琦 攝 夕陽映襯，同江市三江口夢想稻田文化公園裡，稻浪隨風搖曳，俄羅斯遊客漫步在稻田間，驚嘆於這片黑土地上的豐收畫卷。他們紛紛在觀景平臺駐足拍攝，記錄下這片「大糧倉」的獨特風光。隨後，俄羅斯遊客還興致勃勃地登上了公園的觀光小火車，不時記錄下這片農業美景。據公園負責人介紹，稻田觀光線路今年已接待跨境遊客超200人次，成為中俄跨境旅遊的特色體驗項目。 俄羅斯遊客在同江市三江口生態旅遊區與中國女孩「鬥舞」。 王瑋琦 攝 俄羅斯遊客芭德麗娜興奮地說：「這是一個非常漂亮的公園，我們在這裡能拍到很多很好看的照片。這個可以登高遠眺的平臺設計非常好，像是讓戀人走到頂部一起相聚一樣。」 當同江市三江口生態旅遊區的燈光秀點亮夜空，歡快的音樂驟然響起，幾名俄羅斯遊客即興跳起熱情的民族舞步，瞬間點燃全場氣氛。在場地中央，一位中國女孩與俄羅斯遊客即興"鬥舞"，她靈動的中國風舞姿與對方豪放的俄式舞步交相輝映，引得圍觀的中俄遊客不斷鼓掌喝彩。 許多俄羅斯遊客還來到同江市沿江公園，登上遊船，開啟了一場別開生面的夜遊之旅。遊船緩緩駛離碼頭，兩岸燈火倒映在江面，宛如星河。 俄羅斯遊客乘船夜遊同江。 王瑋琦 攝 暑期回到家鄉的同江市民楊偉玲漫步在沿江公園，用流利的俄語與俄羅斯遊客交談。作為在南方學校任教的俄語老師，她敏銳地察覺到家鄉跨境旅遊帶來的新機遇。 「現在同江越來越好了，越來越國際化了，每年會有很多和俄羅斯友人交流和溝通的機會。我這次回來看到很多俄羅斯人在同江遊玩，對於剛畢業的學生來說，這個機會是很難得。」楊偉玲說。 同江與俄羅斯猶太自治州隔江相望，是中俄水上貿易的中型港口和江海聯運進出口貨物的換裝港。同江市是中國人口較少民族之一赫哲族主要聚居地，素有「赫哲故裡」「生態天堂」的美譽。今夏，同江市依託獨特的界江資源，創新推出跨境夜遊項目，成為俄羅斯遊客的「網紅打卡地」。這一文旅新業態不僅豐富了邊境旅遊產品體系，更成為展示同江對外開放形象的亮麗名片。(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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