東西問丨在法國探尋中國抗戰的光輝歷史印記
2025-11-22 12:43 9,862次浏览貴陽8月10日電 (記者 周燕玲)時下，當夜幕降臨暑熱漸退，中國多地融合科技、文化與休閒的「Night Walk」(夜遊)模式興起，成為遊客消暑納涼、深度體驗的新選擇。 7月28日晚，遊客在貴州黃果樹景區陡坡塘瀑布觀看大型實景仙幻劇《再回西遊》。(黃果樹景區供圖) 貴州黃果樹景區陡坡塘瀑布，作為1986年版《西遊記》電視劇的經典取景地，如今在夜幕降臨時化身為大型實景仙幻劇《再回西遊》的舞臺。該劇融合山水實景與裸眼全息投影、AI智能交互等技術，打破傳統觀演邊界，遊客化身「取經人」，跟隨專業演員穿梭於「三打白骨精」「女兒國奇遇」等場景中，在重溫經典的同時漫步於虛實相生的奇幻之境。 「晚上一路走來有各種表演和互動，特別是『三打白骨精』非常精彩，體驗超乎預期。」來自重慶的遊客沈雅麗說，這種將自然景觀、經典IP與前沿科技融合的沉浸式夜遊，甚是有趣。 第三方平臺旅行數據顯示，旅遊休閒活動已從白晝延伸至夜晚。7月以來，「夜遊」相關搜索量和評論量環比上月增長100%左右，每逢周末更迎來搜索高峰。18時至22時的「黃金四小時」，正迅速成為文旅消費的全新增長引擎。 8月7日晚，遊客在貴陽市青雲市集遊覽。記者 瞿宏倫 攝 除傳統夜市、夜遊船等項目外，各地推出多元化的夜間旅遊新場景與新業態。河南洛陽古墓博物館推出「古墓探秘·千年幽語」沉浸式奇幻遊項目，遊客可踏入復原的古墓中，與專業演員扮演的「墓主人」進行交流互動，通過解謎、劇情演繹等，揭開墓室背後的歷史真相，兌換不同等級的古墓探秘文創。 動物園與植物園也紛紛拓展夜間遊覽模式。濟南野生動物世界開啟夜間動物園活動，遊客可乘坐「夜探專列」觀察動物夜間行為並欣賞光影森林；瀋陽植物園上新的「沐光森林」夜遊項目，打造8個互動點和3處表演秀，燈光藝術、數字光影、仿裸眼3D效果、水幕投影等技術結合故事線推進，極大提升了遊客的參與度和體驗感。 從山水實景劇到古墓探秘，從科技光影到主題夜遊，豐富多元的夜間消費場景，不僅滿足遊客的多樣化需求，也吸引著越來越多人延長停留時間，釋放夜間消費活力。 「現在的夜遊不是簡單照明，而是融合科技、文化、生態的深度體驗。」貴州省社會科學院貴州旅遊發展研究中心副主任鄧小海說，深度體驗與夜間消費場景的結合，正成為景區吸引客流、提升收益的「新法寶」。 鄧小海進一步分析，暑期湧現的夜遊新業態，精準契合了年輕人對多元化、高品質夜間消費的旺盛需求。他同時強調，面對高溫天氣，各地在豐富產品供給的同時，更需注重提升人性化服務水平，優化遊客的舒適度與滿意度，方能有效提升「重遊率」，真正留住消費者。(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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