適老家具設計指南國家標準發布 將於2026年2月1日正式實施
2025-10-26 02:00 1,428次浏览北京8月5日電 題：匈牙利中餐人讓地道「中國味」香飄多瑙河畔 記者 吳侃 作為匈牙利最早一批中餐人，華人王強已經做了近30年中餐，從傳統中餐館到網紅小吃店，他的餐廳在當地人氣很高。前段時間，王強獲頒匈牙利餐飲界「最佳亞洲餐廳獎」，他近日在北京接受記者採訪，講述如何讓當地人愛上正宗的中餐。 王強祖籍北京，21歲到匈牙利。他曾做過很多行業，後來一個偶然的機會接手了一家餐館，於1998年開了蘭州飯店。 他說，那時當地中餐館常備中文和匈語兩本菜單，菜品不同。給當地人的匈語菜單上是宮保雞丁、魚香肉絲等改造過的「老外版中餐」，久而久之，當地人把中餐等同於口味單一的廉價快餐。 「我想改變大家對中餐的看法，哪怕多花點心思，也要讓當地朋友嘗嘗地道的中餐。」王強說，蘭州飯店的牛肉麵是師傅手工現拉，熬湯的香料從中國運，還推出大盤雞、手抓羊肉等西北菜，食客們覺得新奇又好吃。 當地的電視臺也關注到蘭州飯店，邀請王強錄製美食節目，每期他都會教一道中餐家常菜，讓很多觀眾了解了中餐。2004年，王強和餐飲界朋友一起創立匈牙利餐飲協會，至今已有超4000名會員。2005年他還在當地開了一所廚師學校，多年來培養了很多中餐廚師。 2024年11月，王強(圖右)受邀在匈牙利一家電視臺的美食節目上製作中餐。(受訪者供圖) 在他看來，匈牙利人對中餐的親切感源於匈牙利菜與中餐的相似之處。比如燉煮技法在匈牙利菜中同樣普遍，其經典菜品古拉什很像中餐的土豆燉牛肉。匈牙利菜也常用香葉、丁香等香辛料，且當地人能吃辣，做菜常用的紅椒粉很像中餐的辣椒麵。 對於麻辣鮮香的川菜，匈牙利食客也愛不釋口。王強2009年在布達佩斯十四區開了鼎鼎香川菜館，後來又在二區開設分店。餐館名氣不小，當地的政要和明星均是常客。 王強介紹，店裡的川菜原汁原味，招牌菜川西霸王骨，牛骨經過滷和炸，再澆上辣椒、花椒等13種調料炒制的醬汁。「很多食客顧不上矜持，拿起骨頭直接啃。」 餐廳是中式裝修，木質的門和招牌、鋪了青磚的牆面和印有川劇臉譜的餐具營造沉浸式用餐體驗。他說，餐廳有很多老顧客，有一對70多歲的匈牙利老夫妻每周六都來吃飯，堅持了十多年。 在經營蘭州飯店時，王強就發現當地人愛吃麵食，尤其是麵條。於是2017年他在布達佩斯中央大市場附近開了一家名為「biangbiang面」的麵館，目前已有3家分店，飯點時需要排隊等位。 近日，布達佩斯「biangbiang面」麵館的廚房裡，廚師和刀削麵機器人一起製作刀削麵。(受訪者供圖) 王強說，biangbiang面口味要純正，油潑辣子是關鍵，製作時他們使用秦椒、二荊條和小米辣三種辣椒，可以根據顧客口味調整辣度，店裡還配備刀削麵機器人，食客們讚不絕口。 最近，王強在布達佩斯唐人街開了一家滷味店，滷鴨貨、滷牛肉等應有盡有。他說：「一開始當地人不知鴨頭和鴨掌如何下口，教他們吃法後，他們也吃得津津有味。」 「以前不敢想，小吃居然能撐起一家店。現在當地的中國小吃店越開越多，燒烤、滷味等都漸漸被食客接受。」王強說，從發展趨勢看，匈牙利的傳統中餐館水準穩步提升，「小而美」的小吃店也越發紅火。 2024年8月，王強的餐廳在布達佩斯二區千禧公園舉行的「匈牙利美食節」上擺攤賣小吃，圖為王強與當地食客合影。(受訪者供圖) 如今在當地的美食節目中仍經常能看到王強的身影，每逢中國傳統節日，他還會上節目分享華人的飲食習俗。他以「王廚師」(Wang Mester)的名字註冊的社交媒體帳號，已經積累了幾十萬粉絲。 在他看來，傳播媒介不同了，推廣中餐的方式也要推陳出新。「未來還會不斷學習探索，努力讓更多人愛上中餐。」(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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