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2026-01-19 04:23 4,769次浏览天津，一座擁有六百年歷史的城市，依河海而興，因開放而盛。歷史長卷中，天津以漕運之利溝通南北，憑海河之便眺望世界。歲月流轉中，其開放包容的底色愈加深厚，於傳統與現代激蕩間綻放著歷久彌新的光彩。 文脈綿延，在保護傳承中厚植城市底蘊。城市之魂，繫於文脈。天津深刻把握文化遺產保護傳承的重大意義，將其作為城市發展的根基工程紮實推進。在楊柳青民俗文化館，千餘件年畫、老物件與現代光影技術交相輝映，生動復現古鎮昔日繁榮盛景；與之毗鄰的「玉成號年畫坊」，歷經霍氏家族七代人的匠心守護與接力傳承，已從傳統作坊發展為集製作、展示、體驗於一體的文化傳習中心，讓楊柳青木版年畫這一國家級非物質文化遺產在新時代煥發恆久魅力；全國重點文物保護單位石家大院，其恢宏格局與精美雕飾，不僅代表了清代北方民居建築藝術的巔峰，更承載著從津門商賈傳奇到新中國初期地委駐地，再到全國廉政教育基地的厚重歷史。天津市秉持「保護優先、合理利用、修舊如故、安全適用」的精準方略，對歷史建築實施「一樓一策」的精細化保護，讓凝固的建築成為講述城市傳奇、傳承民族精神的永恆課堂。 時代新韻，在守正創新中書寫城市華章。文化關乎國本、國運。推動中華優秀傳統文化創造性轉化、創新性發展，是增強文化自信的必由之路。天津是歷史文化名城，擁有國家級非物質文化遺產49項、中華老字號72家，各類歷史文化資源燦若星河。面對這份豐厚饋贈，天津始終將守正創新作為推動文化傳承發展的首要原則，精準把握文化產業的意識形態屬性與產業屬性，堅持社會效益優先，統籌協調「傳承弘揚」與「保護利用」兩篇大文章。無論是工業遺存等低效閒置資產，還是非物質文化遺產，抑或是歷史文化街區，天津不斷在內容創作、表現形式、應用場景上推陳出新，實現傳統元素與現代潮流的有機銜接，讓優秀歷史文化活在當下、服務當代，使城市記憶在創新傳承中綻放璀璨光芒，為文化遺產的永續傳承開闢廣闊前景。 開放致遠，在兼收並蓄中彰顯城市氣象。天津的城市氣質，植根於河海交匯的自然稟賦，更熔鑄於源遠流長的開放基因。自隋唐漕運樞紐，至元朝「海津鎮」軍事漕運重鎮，再到明永樂二年正式築城，天津自古便是南北交融、萬商雲集的通衢之地。這種開放包容的脈絡綿延至今，塑造了城市「中西合璧、南北兼容、雅俗共賞」的獨特風貌。作為「一帶一路」海陸交匯的重要支點和中國北方最大的港口城市，天津憑藉「渤海灣畔的文化與自然之旅」再度榮登Tripadvisor「心選中國十大海外遊客焦點路線」，其「津式」魅力贏得世界讚譽。從獨樂寺飛簷鬥拱承載的東方智慧，到五大道萬國建築凝固的異域風情，再到天開園創新高地匯聚的全球前沿，天津以海納百川的胸襟，將歷史饋贈與時代潮流相融合，向世界生動展示著中華文化兼收並蓄的博大精深與中國城市面向未來的開放自信。 海河不息，奔流的是六百年開放交融的厚重積澱；津門常新，書寫的是傳統與現代交響的華彩樂章。天津在守護中傳承、在創新中轉化、在開放中升華的實踐，生動詮釋了一座城市如何讓文脈成為發展的不竭源泉。當歷史遺存與現代活力相得益彰，當傳統精粹與時代精神交相輝映，天津正以更加堅實的腳步，走向氣象萬千的未來，成為講述中國式現代化城市故事的精彩篇章。(甄郝)
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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