關注巴以局勢 巴勒斯坦呼籲國際社會阻止以色列暴行
2025-12-17 18:29 2,647次浏览青海共和8月10日電 題：千人鍋莊舞燃情青海湖南岸 加速「農體文旅商」融合發展 作者 陳宗淇 歡快的節奏、輕盈的舞姿、華麗的盛裝，8月9日晚，一場由千人參與的鍋莊舞盛會，在位於青海湖南岸的青海省海南藏族自治州共和縣上演。 海南藏族自治州居於「三江源」生態保護區和「青海湖」自然保護區的腹心區域，素有「海藏通衢」之稱。 鍋莊舞作為藏族民間舞蹈的經典代表，其動作以撩、甩、晃為主，舞姿矯健挺拔，既展現了藏族人民淳樸善良、勤勞勇敢的民族性格，又表達了他們對美好生活的嚮往與追求。 圖為活動現場。陸中秋 攝 伴隨著傳統藏式歌曲的優美旋律，來自海南州當地的演職人員揮袖舞動，現場民眾也在濃烈氛圍的感染下加入其中。他們圍成一個大圓圈，手臂時而舒展上揚，如雄鷹展翅；時而上甩袖袍，似駿馬奔騰。在富有節奏感的音樂中，將鍋莊舞的獨特魅力展現得淋漓盡致。 舞者中，既有頭髮花白的老者，精神矍鑠地舞動著身軀；也有天真爛漫的孩童，模仿著大人們的動作，臉上洋溢著純真的笑容。一名藏族老人拉姆說道：「跳鍋莊不僅是一種傳統的娛樂內容，更是藏族民眾傳承民族文化、增進友誼的方式。」 圖為活動現場。陸中秋 攝 不多時，海南州興海縣的才讓卓瑪從舞隊中撤出並整理服飾，她說：「本次盛典，不僅能讓海南各縣的特色傳統服飾和舞蹈技藝得到交流，還能讓舞者們齊聚一堂，大家縱情歡舞，享受快樂。」 活動將至尾聲，但民眾們依舊熱情不減……一群來自甘肅定西，身穿跆拳道道服的孩童悄然加入舞隊。 他們一行二十餘人正參加8月8日至8月10日舉辦的海南州第二屆「青海湖杯」青·甘跆拳道邀請賽。「我們還沒來得及換服裝，就趕來看鍋莊表演了，千人鍋莊舞的場面令人震撼。白天比賽，晚上還能欣賞當地民俗活動，實現了在比賽中旅遊。我們明年還要來，並且要帶更多的隊員來。」隊伍負責人何先生對記者說。 鍋莊舞場外設置的農特產品展銷區域也備受民眾和遊客青睞。現場銷售犛牛毛、羊毛手工製品的青海湖央爾諾生態畜牧業農民專業合作社負責人楊忠丹增告訴記者，富有當地特色的文旅推介活動，讓企業產品被更多人關注，同時也在線下展覽中增加收入。 近年來，海南州專注於「跟著賽事去旅行」「跟著電影去旅行」等主題，打造棒球邀請賽、射箭大賽、賽馬比賽、藏族服飾文化藝術節、電影《靠近我看見你》《9號傳奇》點映等特色活動，積極構建文化旅遊體育惠民活動與生態保護、鄉村振興、農畜產品、商貿流通等融合發展的新模式。(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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