貴州省政協黨組成員、副主席唐德智任上被查
2026-01-26 10:46 1,154次浏览拉薩8月11日電 (記者 貢桑拉姆)為慶祝西藏自治區成立60周年，由西藏自治區廣播電視局指導、西藏廣播電視臺出品、西藏廣播影視製作中心攝製的極具創新性與深度的五集4K紀錄片《西藏·星空下的傳奇》於11日晚首播，正式與觀眾見面。 該片作為2025年西藏自治區成立60周年重點宣傳項目，2024年被列入國家廣播電視總局「記錄新時代」紀錄片精品項目，以獨特的宇宙星空視角，為觀眾呈現西藏自治區的自然、歷史與人文之美。 圖為《西藏·星空下的傳奇》4K鏡頭下的高原星空。受訪者 供圖 《西藏·星空下的傳奇》是首部從宇宙星空視角講述西藏自然歷史人文的紀錄片，全片共五集，分別為《星曆》《星芒》《星途》《星願》《星晴》，每集30分鐘，各集既獨立成章又相互關聯。該片以西藏星空為線索，通過講述普通人的故事，以小見大，展現西藏在歷史、人文、發展、穩定和生態等方面的成就，讓觀眾從全新角度領略西藏的獨特魅力。 總導演拉巴歐珠介紹，在拍攝技術上，該片採用了4K的高清拍攝技術，全方位記錄西藏星空的四季變化。從自然與地理的時間維度，捕捉春的生機、夏的絢爛、秋的深邃和冬的靜謐，展現西藏星空在不同季節下的獨特魅力。 圖為《西藏·星空下的傳奇》鏡頭下藏族姑娘賞星空。受訪者 供圖 「在空間維度上，影片融合了西藏各地具有代表性的民風民俗、非遺傳承、特色節慶與山川地理、名勝古蹟、當代建築相融，為觀眾呈現出一部西藏星空與地域特色完美融合的視覺盛宴。」拉巴歐珠說。 此外，為了更生動地展現西藏的歷史文化，該片還運用AI技術還原壁畫等歷史鏡頭，讓古老的文化遺蹟「活」起來，使觀眾能夠穿越時空，感受西藏深厚的歷史底蘊。 拉巴歐珠認為，這種創新的表現手法，不僅豐富了紀錄片的內容，也為觀眾帶來了更加沉浸式的觀看體驗。 圖為《西藏·星空下的傳奇》鏡頭下老者在青稞田裡手託麥穗。受訪者 供圖 據悉，《西藏·星空下的傳奇》不僅是一部紀錄片，更是一次對西藏的深度探索，它以獨特的視角、精美的畫面和動人的故事，讓世界看到一個美麗、幸福、充滿活力的新西藏。 該片在8月11日黃金檔20：10左右在西藏衛視播出，屆時將通過電視大屏、短視頻平臺等多渠道與觀眾見面。(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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