桂粵湘四市舉行產銷對接活動 推動農產品直達大灣區
2026-01-21 13:38 4,617次浏览三亞8月10日電 (張月和)「活動太精彩了，現場舞美效果非常贊！」8月9日晚，市民蘇鬱現場觀看2025和平精英PSI總決賽暨空投節年度潮流大秀後，對三亞的城市文化活力充滿期待，「希望三亞能落地舉辦更多耳熟能詳的品牌IP活動」。 8月9日晚，2025和平精英PSI總決賽暨空投節年度潮流大秀在三亞舉辦，活動吸引眾多市民遊客現場觀看。張月和 攝 今年暑期，熱帶濱海旅遊城市三亞迎來大批國內外親子客群，接連舉辦的大型活動為文旅市場再添一把火。Cosplay(角色扮演)主題系列活動、無人機煙花秀、世界機器人大賽……為市民遊客帶來更豐富的新潮體驗。 在第二十六屆海南國際旅遊島歡樂節三亞分會場全城歡樂無界Cosplay主題系列活動現場，山西遊客趙栩卉裝扮成自己喜歡的遊戲人物形象，與其他同好者交流合影不停歇，「來三亞之前沒想到能在旅途中玩上我最喜歡的Cosplay，衣服都是我臨時租借的」。 8月9日晚，海南三亞，一場Cosplay主題活動吸引眾多市民遊客參與。(三亞市旅遊和文化廣電體育局 供圖) 類型多樣、色彩亮眼的Cosplay與民族電音、沙灘篝火、二次元文化的融合還引來眾多市民遊客體驗，一連三天，活動現場人氣爆棚。 8月6日晚，一場無人機煙花秀在三亞灣畔上演，吸引超十萬名市民遊客觀賞。綿延十多公裡的海灣沙灘上，因拍攝表演而亮起的手機屏幕如點點星光，與夜空中的3000架無人機和絢麗煙花相映成趣。活動還帶動周邊酒店入住率飆升，三亞金鳳凰海景酒店總經理黃作林稱，當天該酒店入住率達100%。 8月6日晚，在三亞灣畔，一場「和平精英」版無人機煙花秀《魔童鬧海島》上演，絢麗的煙花映照著無人機組成的動畫人物及遊戲形象，吸引眾多市民遊客觀賞。張月和 攝 三亞市旅遊和文化廣電體育局公開數據顯示，今年上半年三亞接待過夜遊客超1420萬人次，同比增長約3%。今年暑期伊始，三亞官方就啟動文旅消費季，7月初至9月底，三亞計劃舉辦超900場次文化旅遊活動，發放近1000萬元人民幣消費補貼，以激活暑期文旅市場。 三亞鳳凰國際機場此前透露，今年7月暑運期間，該機場實現航班起降、旅客吞吐「雙增長」。 三亞市旅遊和文化廣電體育局大型活動與節慶科科長季雨說，三亞正著力推動各類活動落地舉辦，「我們希望讓遊客不僅能享受自然稟賦帶來的椰風海韻，也能切實感受到三亞這座城市的文化活力和人文魅力」。(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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