粵新增報告病例數呈現連續下降趨勢
2025-11-02 13:22 8,564次浏览8月9日，「何以中國 和合共生」網絡主題宣傳活動在天津盛大啟動，這不僅是一場文化的盛會，更是一次對中華文明內核的深度探尋。將目光投向燕趙大地，長城烽燧、避暑山莊、大境門的駝鈴、胡服騎射的傳奇，無不鐫刻著「和合共生」的印記。這些跨越千年的文化坐標，訴說著河北作為文明交融樞紐的厚重歷史，詮釋著「何以中國」的深層邏輯。 河北境內長城綿延2400餘公裡，從戰國時期的燕趙長城到明代的九邊重鎮，這些磚石壘砌的牆體不是文明的分界線，而是多元文化交匯的紐帶。大境門作為「萬裡長城第一門」，門楣上「大好河山」四個大字，道盡了這片土地的包容氣度。歷史上，這裡曾是張庫大道的起點，中原的絲綢茶葉由此北上，草原的皮毛馬匹循此南下，茶馬互市的喧囂中，漢蒙回藏各族商販互通有無，語言不通便以手勢比劃，習俗不同卻能笑臉相迎。 長城的辯證法則，體現在「守」與「通」的平衡，其以防禦保障安全，更以關隘促進交流。今天，張家口堡子里的商號舊址仍能看到當年各民族共居共商的痕跡。「和而不同」的生存智慧，既守護自身根脈，又敞開胸懷接納，在守護中發展，在交流中壯大，構成了中華文明延續不絕的精神支撐。 倘若說長城是「和合共生」的空間見證，那麼承德避暑山莊及其周圍寺廟，則是這一理念的生動再現。這座凝聚了江南園林之秀與塞北草原之闊的皇家園林，外八廟環繞四周，普陀宗乘之廟仿拉薩布達拉宮，普寧寺融漢藏建築風格，安遠廟復刻伊犁固爾扎廟。一磚一瓦間，藏著「修其教不易其俗，齊其政不易其宜」的治理之道。歷史上，康熙、乾隆在此接待漠北蒙古王公、西藏宗教領袖、新疆部落首領，用一場宴會、一次朝覲、一曲歌舞，化解隔閡、凝聚共識。「王者不欺四海，仁者不遺小國」的胸襟，讓不同民族在共同的儀式中感知認同，在相互的尊重中增進理解。如今，避暑山莊的晨鐘暮鼓裡，依然能讀出超越時空的啟示：文明的生命力，排他則衰，包容則興；國家的凝聚力，強求一律則散，和而不同則聚。 趙武靈王「胡服騎射」的改革，至今仍閃耀著突破桎梏的光芒。這位戰國君主脫下寬袍大袖，換上短衣長褲，帶領臣民學習騎兵戰術，打破的不僅是服飾與軍事的傳統，更是中原與遊牧文化的壁壘。這場改革昭示了文明的進步不是單一文化的獨舞，而是不同文明的共舞。 河北作為燕趙故地，自古便是農耕文明與遊牧文明碰撞的前沿，孕育了既堅守原則又善於變通的精神品格。從胡服騎射到後世的民族互婚、技藝互傳，這片土地上的人們始終明曉，拒絕交流只會固步自封，博採眾長方能不斷成長。主動擁抱變化、尋求融合突破，正是「和合共生」在實踐層面的生動詮釋。 從長城關隘的商貿往來，到避暑山莊的民族共融，再到「胡服騎射」的文化革新，河北的歷史地標串聯起一條清晰的文明脈絡，清晰印證著「和合共生」不是抽象的理念，而是融入血脈的文化基因。它告訴我們，中國之所以為中國，不在地理上的疆界，而在文化上的包容；不在文明的單一，而在多元的共生。 「何以中國 和合共生」的主題宣傳，正需從上述歷史印記中汲取力量。在百年未有之大變局下，傳承好這份「和合」智慧，有助於更好地在文明交流中彰顯自信，在國際合作中展現擔當，讓植根於燕趙大地的共生理念，成為構建人類命運共同體的生動註腳。(河北新聞網評論員 任凱 特約評論員 孔德淇)
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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