坐電梯爬山、躺平式漂流……「窩囊遊」何以成為文旅市場「新寵」？
2026-01-18 19:29 1,584次浏览防城港8月7日電 (蘇傑 廖偉強 金雄波)8月7日，廣西防城港海警局介紹，該局日前處置兩起海上險情，成功救助91人。 8月6日0時，該局接市民報警稱，多人在防城港市防城區雙墩碼頭附近無名小島趕海，因雷暴雨來襲，海面陣風達7—8級，浪高1.8米，船隻回不去，被困於島上。 接警後，該局立即啟動應急救援預案，指派防城工作站執法艇出警處置。0時26分，該站執法艇執法員聯繫報警人了解現場情況，因該海域潮水低、礁石較多，執法艇無法抵達，隨後執法員藉助地方交通艇前往救助。0時53分，交通艇到達該小島附近海域後，海警執法員迅速展開救助。 海警對民眾進行救援。廣西防城港海警局供圖 海警現場指揮員一邊安撫被困遊客，一邊組織執法員分批次轉移被困群眾。經過近2個小時救援，成功將被困在附近小島上的80人安全送到雙墩碼頭，被困人員身體狀態良好。 據悉，該群遊客原計劃在島上過夜，突然遭遇雷暴雨天氣，害怕有危險，遂求助。 被困遊客被送往酒店休息。廣西防城港海警局供圖 此外，8月5日23時44分，一艘乘坐11人的木排擱淺於防城港市東興市金灘附近，請海警出警救助。因當晚強對流天氣明顯，降雨較大，且伴有雷電，群眾隨時可能遭遇人身危險，該局立即指派東興第一工作站執法艇前往處置。 6日0時，經多次聯繫報警人吳先生，其無法講清所處位置，海警執法員在東興市萬尾哨所沿岸搜尋未果後，將搜尋範圍擴大至萬西燈塔至萬尾哨所附近海域。 海警成功找到求救遊客。廣西防城港海警局供圖 1時，執法員在萬尾燈塔附近海域找到11名遇險群眾，確認其身體無恙後，迅速引導群眾轉移至安全地帶。據悉，這11名群眾5日22時許相約開車從東興市區前往萬尾金灘附近沙灘趕海，後由於天氣突變且潮水較低，導致船舶擱淺迷失方向，遂求助。 廣西海警局溫馨提示：近期北部灣海域局部有大雨或暴雨，廣大漁民遊客趕海遊玩一定要密切關注水文氣象信息，如遇強降雨天氣，應立即轉移至安全地帶，切勿逗留。遇到緊急情況，可撥打「95110」海上報警電話求助。(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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