文物古建融入市民生活！北京文旅新場景從「出圈」到長紅
2025-11-21 17:31 1,915次浏览忻州8月9日電 (劉小紅)9日，千年古城山西代縣「雁門關文化藝術館文化夜市」開市。這場以非遺為核心、融合多元消費場景的夜間經濟活動，已成為代縣文旅融合的新亮點，吸引眾多市民、遊客參與體驗。 走進場館，館內陳列梁荔葉大師及其弟子的諸多作品，展示著北派彩塑繪畫藝術的獨特魅力；場館內精心設置了非遺技藝實踐區域，提供剪紙、刺繡、麵塑、繪畫、雕刻等豐富的非遺體驗項目，遊客可觸摸材料、使用工具，在非遺代表性傳承人的指導下完成作品，感受非遺技藝的精妙。 館內陳列著梁荔葉大師及其弟子的諸多作品，展示著北派彩塑繪畫藝術的獨特魅力。劉小紅攝 館內還特別設有親子活動區，成為家庭增進情感交流的場所，全家齊上陣，一起動手製作麵塑、繪製彩繪，在協作中享受歡樂時光；在非遺美食區，代州熬魚、金波黃酒等特色飲食琳琅滿目，遊客可品嘗地道風味，購買產品作為伴手禮。 雁門關文化藝術館館長趙雲飛介紹，「文化夜市」每日會安排3個至5個非遺表演，道情、戲曲與現代歌舞交替上演，同時藝培學校「小藝術家」們也會登臺展示才藝。 此次「文化夜市」的推出，是代縣推進文旅融合的重要舉措。代縣歷史底蘊深厚，擁有4處全國重點文物保護單位、444處文物古蹟及108項非遺代表性項目。近年來，當地積極探索創新，通過「關城聯動」模式，將雁門關景區與代州古城資源整合，推出「晨登雁門關，夜宿代州城」特色IP，為遊客打造全新的旅遊體驗。數據顯示，2025年上半年代縣A級景區接待遊客71.69萬人次，同比增長37.94%，代州古城景區接待量同比激增214%。 此次「文化夜市」的推出，是代縣推進文旅融合的重要舉措。劉小紅攝 在採取系列舉措後，代縣逐漸從旅遊「過境地」轉變為「目的地」。遊客來到代縣，可品黃酒、吃熬魚、逛古城，盡情享受遊玩時光。然而，每到夜間，遊客常常覺得古城夜晚的活動較少，缺乏一個既能放鬆身心又能感受文化魅力的好去處。「『文化夜市』的開市，正是要解決這一問題，實現文化惠民、樂民，讓市民和遊客感受雁門關下獨特的『文化煙火氣』，提升城市人氣和文化品位，豐富民眾的精神生活。」趙雲飛如是說。 據了解，「文化夜市」採用「文化+商業」雙輪驅動模式，結合地域特色與消費需求，融合多元業態，為市民和遊客打造沉浸式文化體驗空間。 山西代縣「雁門關文化藝術館文化夜市」開市。劉小紅攝 「文化夜市」籌備試運營三天，便吸引大量市民和遊客。代縣華龍小學組織暑期親子活動，每天安排一個班級家長和孩子到藝術館參觀體驗、開展社會實踐。孩子們在館內好奇觀察，家長參與互動，共同感受非遺魅力。周邊入住的遊客晚飯後也紛紛走進藝術館，欣賞北派藝術和非遺表演，參與麵塑泥塑、陶藝製作、白描彩繪、剪紙刺繡穿珠等活動。一位北京女遊客白描線稿一小時後，拿著自己的作品與藝術家合影，稱這是旅行中最開心的時刻，當即決定續住一天。還有一位東北遊客欣賞北派藝術家安大師的佛像作品後，被其精湛的技藝所折服，花2萬元購買併合影。 活動現場，代縣副縣長李諾認為，「文化夜市」是文旅發展過程中一種創新的發展思路，其布局令人眼前一亮，運作方式嶄新超前，為代縣文旅發展開闢了新的道路，充分彰顯出代縣文旅發展大有可為的廣闊前景。(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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