捏造事實向中央巡視組誣告陷害副局長 村支書王某某被拘5天
2026-02-01 23:56 2,732次浏览東方網記者王泳婷、通訊員朱澤敏8月4日報導：暮色漸起，華燈初上，青浦博物館化身成一座流光溢彩的大觀園。8月2日至4日，每天18:30至22:00，由青浦區文旅局和夏陽街道辦事處攜手打造的「紅樓夢雅集」仲夏遊園會在此浪漫上演，邀請市民遊客共同步入這場文學經典的沉浸式體驗。踏入博物館，仿佛一腳跨入了《紅樓夢》中的大觀園。參加活動的市民遊客在入口處領取通關文牒，開啟這場名著探索之旅。一位妙齡少女在「以詩會友·荷香雅韻」區，吟誦著「紅酥手，黃藤酒，滿城春色宮牆柳」，猜對紅樓人名後，喜獲一朵嬌豔荷花，也贏得了圍觀者的陣陣掌聲。另一邊，「套圈消暑·清甜一夏」攤位前，一位年逾花甲的老先生正興致勃勃地與孫女一同參與套西瓜遊戲，一老一少兩代人的歡笑聲在夏夜裡格外清脆。活動還策劃了各種妙趣橫生的互動遊戲，將古典與現代、文化與娛樂巧妙融合。「執棋尋脈·紅樓探秘」讓遊客們通過棋盤遊戲深入探尋紅樓文化的脈絡和內涵；「仲夏投壺·古風雅事」則重現了古人消夏納涼的閒情逸緻，讓人仿佛穿越時空，體驗古代文人的風雅與情趣。遊園會的市集攤位更是琳琅滿目，宛如紅樓夢中的繁華街市。「紅樓食話」復刻了《紅樓夢》第十一回中，鳳姐探望生病的可卿時所帶的棗泥山藥糕等美食，喚起遊客對書中橋段的遐想；飲品攤位古法熬製的酸梅湯和桂花酒，香氣撲鼻；文創攤位上，紅樓人物手辦、詩詞書籤雅致精美；手工藝人現場刺繡紅樓圖案，引得路人長時間駐足欣賞，讚嘆傳統工藝的精妙。當夜色漸濃，琴瑟悠揚的仲夏國風音樂會將全場氣氛點燃。陳添、任怡菁、王維翊、孟驍威、陳欣怡、喬子純等歷屆「放歌澱山湖」青年歌唱大賽的獲獎選手來到活動現場，以清亮的嗓音演繹著經典國風曲目，讓悠揚的旋律在星空下迴蕩，為這場夏日「紅學」文化季更了幾分詩意與浪漫。在流光溢彩的仲夏夜，青浦博物館不僅成為市民遊客流連忘返的風雅之所，更讓《紅樓夢》的詩詞意境與人間煙火交織相融，讓市民遊客們在歡聲笑語中重溫名著的浪漫雅韻，感受到中華優秀傳統文化的魅力。未來，青浦區將持續深挖本土文化資源，推出更多農文旅商體展融合活動，讓市民在休閒娛樂中領略傳統文化的魅力與智慧。
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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