AI時政畫報｜滹沱碧柳
2025-11-11 22:32 6,653次浏览在西藏念青唐古拉山的深處，深藏著許多世界級的風景。近年來，隨著交通條件的不斷改善，這些昔日的「小眾」秘境，向更多的遊客敞開懷抱。一起走進雪山秘境，看如詩美景，感受百姓在家門口吃上「旅遊飯」的幸福生活。 俊秀的雪山，起伏的草甸，環抱著幽藍的湖水。這裡是藏在念青唐古拉山深處的秘境——薩普。 這裡的山峰很特別。正中間那座山，山脊線條筆直，就像用尺子比著畫出來的，居然一座雪山能長成如此標準的等邊三角形。它的獨特還來自冰川。龐大的冰川搭起了一座高高的「舞臺」，群峰立於高臺之上，一展絕美的容顏。 在藏語中，「薩」是「雪豹」，「普」是「山溝深處」。由於道路偏遠，薩普雪山少有人至，直到2017年，才因為探險者的鏡頭走進大眾視野。在社交網絡上，這幅「犛牛過橋」的景象驚豔了許多人，人們不遠千裡慕名而來，只為見它一面。 當地旅遊部門抓住機會，積極打造生態旅遊。遠道而來的遊客可以策馬馳騁、觀景旅拍，也可以夜宿帳篷，看靜夜星空的浩瀚、日照金山的震撼，更可以在雪山腳下欣賞一場特別的實景演出——「達布阿諧」。這種由勞動場景演變而來的舞蹈，是國家級非物質文化遺產。演員們載歌載舞，為遊客帶來沉浸式的非遺體驗。 今年7月，薩普景區獲評國家4A級景區，上半年遊客量達到1.66萬人次，較去年增長150%。 同樣在念青唐古拉山的懷抱中，海拔4100米的三色湖位於昌都市的邊壩縣，它由白湖、黃湖、黑湖三部分組成，三色分明。其中黑湖面積最大，也最美。它的水面並不黑，而是深深的幽藍，在陽光照射下，發出寶石的閃光，奪人心魄。 最近幾年遊客特別多，桑登和妻子一商量，決定試試擺攤。在夏季遊客高峰期，一個月能賺一萬塊錢。 桑登夫妻倆是附近普玉一村的村民。普玉一村這個被冰川和湖泊懷抱的村莊，曾經是附近最閉塞的地方，如今搖身一變，成為「雪山的寵兒」。去年全村旅遊收入600多萬元，戶均增長兩萬餘元。目前，村裡已經開起了七家民宿。 7歲的登增德西，是民宿的小明星。每當她跳舞，客人中的攝影發燒友，就舉起長槍短炮拍個不停。5年前，三色湖剛開始發展旅遊不久，配套設施幾乎沒有。看著在公路上搭帳篷的遊客，她的父親多傑決定開家民宿。身為畫師的多傑，在客廳牆壁畫上最吉祥美麗的圖案，迎接天南海北的朋友。如今，民宿每年的收入能達到10萬元，登增德西還練就了一口流利的普通話。 去年9月，國道349線全線貫通，邊壩縣到拉薩的車程縮短了將近4小時，三色湖的遊客量呈現了爆發性增長。 昌都市邊壩縣文旅局黨組書記 仁增旺秀：去年已經突破三十萬，預計今年會突破五十萬。它從原來一個小眾、默默無聞的景區，現在開始走向大眾。以後想的是往更深裡去挖掘本地的人文特色，還有一些非遺，我們想的是不光是看景，而且還可以去體驗當地老百姓的生活狀態。 (總臺央視記者 卞曉妍 吳經偉 西藏總站 西藏臺 比如融媒)
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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