2025上海書展：主賓省湖南在黃浦江畔呈現「湘味」文化大餐
2026-01-07 20:21 9,421次浏览七臺河8月13日電(鄭璽達 記者姜輝)日前，由黑龍江省商務廳與七臺河市人民政府聯合主辦的「購在龍江·食在龍江」黑龍江省夜經濟促消費活動啟動儀式在七臺河市啟幕。 「購在龍江·食在龍江」黑龍江省夜經濟促消費活動啟動儀式在七臺河市啟幕。 黑龍江省商務廳供圖 啟動儀式上，美團發布重點促消費活動及資源支持方案；黑龍江省數字商務協會、黑龍江省誠信建設促進會、黑龍江省酒類流通協會代表登臺分享促消費資源支持舉措與行業發展藍圖；金融機構及零售、餐飲等企業同步開展現場推介，優惠福利送不停。政企協多方聯動，共同構建繁榮有序的夜間消費生態，奏響消費升級「協奏曲」。 遊客和七臺河市民品嘗特色美食。 黑龍江省商務廳供圖 活動期間，哈爾濱市中華巴洛克傳統商市歷史文化街區、哈爾濱市南崗商業步行街及北安市南京路步行街獲授「黑龍江省級商業步行街(商圈)」稱號。 黑龍江省數字商務協會、黑龍江省誠信建設促進會、黑龍江省酒類流通協會代表分享促消費資源支持舉措與行業發展藍圖。 黑龍江省商務廳供圖 「購在龍江·食在龍江」夜經濟活動採取「線上+線下」融合方式開展。線下40個特色展位商品豐富、互動多彩，吸引遊客駐足，氛圍熱烈；線上依託龍江雲展會平臺打造「購在龍江·食在龍江」主題專場，近百種特色展品集中展示。活動期間，黑龍江省13個市(地)將結合本地消費特點，同步組織開展形式多樣、內容豐富的配套活動，形成「統一時間、統一主題」全域聯動的消費矩陣，通過「線下聚人氣、線上升熱度」同頻發力，最大限度釋放龍江消費潛力。 下一步，黑龍江省商務廳將會同有關部門持續加大夜經濟培育力度，推動「商旅文體」業態深度融合，通過政府消費券、企業讓利、銀企協同等政策「組合拳」激活夏季夜間消費市場，助力黑龍江夏季消費熱潮升溫，為黑龍江經濟高質量發展注入持續動能。(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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