《海南抗戰圖集》《海南抗日戰爭志》新書發布
2025-10-31 18:54 1,935次浏览「阿姨，生意看著很紅火呀！今天我們來給您送『小禮物』啦。」連日來，金山楓涇古鎮街區黨支部的黨員帶著「醉美楓涇·樂趣江南」的特色徽章走進了轄區商戶，將一枚枚精巧且別致的徽章送到了商戶手中。這場特別的「徽章傳遞」活動正從古鎮的青石板路蔓延到樂高樂園周邊的熱鬧街巷，在中小商戶間播散文明服務的種子，湧動著東道主的熱忱，為楓涇文旅注入新活力。「這個徽章既有我們楓涇的特色標誌，又有我們大家共同選出的楓涇slogan，不僅好看也很有紀念意義。」在中大街上經營粽子店鋪的程大媽立刻就別在了圍裙上向記者展示，她笑著說，最近店裡來了不少衝著樂高樂園來的外地遊客，「以後帶著這枚徽章招呼客人，感覺自己不僅僅是賣粽子的，更是楓涇的『代言人』。」 仔細觀察，徽章設計頗為精巧，圓面設計中，不僅融入了古鎮特有的小橋流水和樂高標誌性的彩色元素，楓涇logo的嵌入讓其更添辨識度。值得一提的是，徽章上醒目的「醉美楓涇·樂趣江南」標語是楓涇slogan，既彰顯古鎮韻味又兼具樂高活力。與程大媽一樣，朵雲書院（楓涇店）的店長周唐雯告訴記者，收到徽章後，自己特意和店員們重新強調了服務細節，「看到這個徽章，不少遊客願意開口聊聊天，比如周邊景點路線、推薦當季特色體驗項目，無形中拉近了我們之間的距離，客人滿意了，才會把楓涇的好口碑帶回去。」據了解，此次徽章發放絕非簡單的儀式，而是希望以這種具象化的方式，讓每一位從業人員都成為楓涇的「活名片」。古鎮街區黨支部書記趙藝坦言，隨著樂高樂園帶來的客流紅利，古鎮景區的商戶迎來了一波又一波的遊客潮，「中小商戶是楓涇文旅的重要組成部分，我們希望通過這枚徽章，在全鎮凝聚起『人人都是東道主』的共識，讓每一位從業者都能意識到自己是文明、誠信的傳播者，一句禮貌問候、一次耐心指引，都是比宣傳冊更生動的文旅推介。」 記者在採訪中獲悉，此次徽章發放對象廣泛，除了古鎮景區、興塔片鎮區的中小商戶，這股「徽章力量」 同樣滲透在受理中心、旅遊公司、中國郵政（楓涇郵政支局）、中國電信、上海銀行（楓涇支行）、中石油加油站等公共服務節點。「很多遊客在辦理業務的時候，會被徽章吸引，我們就順勢為他們介紹楓涇的特色景點和遊玩路線，讓金融服務窗口也成為展現楓涇熱情的平臺。」上海銀行（楓涇支行）的負責人施嘉期說。而在朱楓公路上的中國石油金山第五加油站，員工們不約而同地佩戴著別針款、貼紙款徽章，「樂高樂園開園後，最近自駕遊的遊客明顯變多，過來加油的時候，看到徽章後常會打聽楓涇的情況，我們也會給他們介紹古鎮好玩的地方。」中國石油上海銷售滬南分公司黨委副書記喻瑩告訴記者，當前，楓涇轄區的 4 個站點實現了徽章全覆蓋派發及佩戴。截止目前，古鎮街區、樂園街區黨支部利用日常走訪，已實現各自轄區內商戶全覆蓋發放，涵蓋磁吸款、別針款、貼紙款三種形式。從老餐館到新潮咖啡館，從手工藝品店到民宿前臺，從公共服務窗口到街頭巷尾的商鋪，這一枚枚徽章的意義被不斷傳遞和深化，已然成為楓涇街頭的新風景。下階段，楓涇鎮還將結合商戶需求開展各類文明服務培訓，讓微笑與真誠成為楓涇最動人的」文旅名片「，讓每位遊客在樂高的樂趣之外，更能感受到江南古鎮的溫暖與文明。
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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