日本男籃無緣亞洲杯八強，時隔54年登頂的願望破滅
2025-12-13 10:58 3,142次浏览8月5日電 國新辦8月5日舉行新聞發布會，介紹西藏自治區成立60周年經濟社會發展成就。西藏自治區黨委副書記、自治區主席嘎瑪澤登介紹，西藏重視支持文化旅遊產業發展，深化體制機制改革，出臺了一系列政策措施，推動了一批文旅項目相繼落地，全區的文化旅遊產業呈現出了蓬勃發展的態勢。2024年，全區的文化產業產值增長23.8%，接待國內外遊客6389萬人次、增長15.8%，其中：入境遊客增長188.2%。今年上半年，接待國內外遊客3218.48萬人次、同比增長11.7%。 8月5日，中國國務院新聞辦公室在北京舉行新聞發布會，西藏自治區黨委書記王君正，西藏自治區黨委副書記、自治區主席嘎瑪澤登介紹西藏自治區成立60周年經濟社會發展成就，並答記者問。 記者 張祥毅 攝 嘎瑪澤登介紹，在打造世界重要旅遊目的地方面，西藏不斷地總結工作經驗，學習先進典型，持續擴大對外交流合作，探索推動西藏旅遊由觀光旅遊向文化旅遊轉變、由風景旅遊向深度的休閒體驗旅遊轉變、由「門票經濟」向產業經濟轉變。 一是堅持規劃先行。綜合考慮自然資源、人文資源、區位優勢、產業布局和要素保障，把文化旅遊產業與經濟社會發展融為一體，高標準、高起點做好文化旅遊產業的規劃。 二是堅持融合發展。把西藏的自然風光與特色文化結合起來，深入挖掘西藏文化資源，加強非遺景區景點的建設，打造了一批「唐卡村」「木雕村」「藏香縣」等特色鄉村縣，推出更多的精品旅遊線路和旅遊產品，推動文化和旅遊融合發展。 三是堅持以人為本。緊扣「吃住行遊購娛」六要素，迭代升級旅遊產品和供給模式，建設配套設施，完善景區景點，豐富文旅消費，優化區域性交通網絡，讓遊客能夠留得下、待得住、帶得走。 四是堅持合作共贏。持續優化營商環境，推進區內城際旅遊協同發展、跨省旅遊協作發展、國際旅遊合作發展，推動旅遊服務水平與國際通行標準接軌。 五是堅持文旅惠民。文化旅遊產業既是大產業，又是大民生。大力扶持基層的文藝隊伍，鼓勵各級文藝團體參與文化旅遊，扶持地標性特色文創、旅遊商品生產銷售，擴大群眾就業、增加群眾收入、帶動群眾致富。 嘎瑪澤登表示，非常歡迎國內外的朋友到西藏走一走、看一看，親身體驗西藏的美景、切身感受西藏的文化、親眼見證我們社會主義現代化新西藏的發展變化。
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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