滬澳醫學文化交流搭建優勢互補、資源共享的高水平合作平臺
2026-02-11 17:22 4,315次浏览瀋陽8月9日電 (記者 韓宏)記者9日從遼寧省殘聯獲悉，遼寧將殘疾人文化建設深度融入公共文化服務體系，以「殘健融合」為主線，通過搭建多元平臺、創新服務模式、深化產業融合，全面推動殘疾人文創事業高質量發展。 文化服務「零距離」惠及殘疾群體 遼寧持續深化「紅色文藝輕騎兵走基層」文化活動品牌，會同遼寧省文化館組建小型綜合文化工作隊伍，深入各地基層一線，以進農村、進社區、進軍隊、進學校、進機關、進企業的「六進」服務模式，採取豐富多彩的形式走進殘疾人，服務殘疾人「最後一公裡」。同時，利用全國助殘日契機，舉辦「融合共享·攜手同行」殘疾人藝術匯演暨文化周啟動儀式等活動。 遼寧省殘聯會同遼寧省歌舞團、省文化館等文化服務部門共同原創5個聲樂、舞蹈作品用於參加第十一屆全國殘疾人藝術匯演，提升遼寧特殊藝術水平。打造文藝精品，創編的殘疾人題材舞蹈作品《無聲的音符》榮獲遼寧省第十八屆群星獎舞蹈類一等獎，全面展示了新時代殘疾人事業在遼寧省群眾文化創作的新成果。 文創產業助力殘疾人綻放光彩 遼寧以文體旅融合為突破口，構建「線下場景+展會平臺+線上市場」的立體推廣體系。利用在東北亞滑雪場組織「第九屆中國殘疾人冰雪運動季大眾冰雪進基層遼寧主場活動」的契機，舉行「助殘暖冬——遼寧瀋陽文創市集」活動，以「喜迎新年」為主題的殘疾人文創精品，吸引冰雪運動愛好者關注殘疾人文創。 堅持資源整合與平臺共建雙向推進，遼寧構建殘疾人文創多元合作網絡。在「2025東北亞國際消費博覽會」舉辦「匯善助殘公益展區」，通過展出殘疾人皮影雕刻、刺繡等非遺文創手工藝品等全方位展示殘疾人群體的創新成果與實際需求，提升殘障群體的社會關注度。 搭建網絡平臺，開拓線上市場。依託電商平臺，遼寧實現產品破圈銷售。深度對接主流電子商務平臺，將殘疾人非遺手工藝品、特色文創商品等納入線上銷售體系，通過優化商品展示、精準營銷推廣，有效拓寬銷售渠道，提升產品市場認知度與銷量；創新培訓模式，強化人才技能支撐。結合殘疾人身體狀況與崗位需求，構建"線下階梯式培訓+線上直播教學"的立體化培訓體系。 下一步，遼寧將繼續深化殘疾人文創事業改革創新，多方聯動、資源整合、服務升級、產業提質，構建文化助殘長效機制的支撐體系，以「紅色文藝輕騎兵走基層」打通文化服務「最後一公裡」，以文創平臺激活殘疾人內生動力，以文體旅融合拓展發展空間，為推動殘疾人平等參與社會、共享發展成果提供更堅實支撐。(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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