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2025-10-24 20:32 8,625次浏览溫州8月5日電(周健 黃文盈)浙江洞頭，陽光灑落海面，波光粼粼。大沙岙景區內，工人們正爭分奪秒進行開放前的收尾工作；幾公裡外，凸壟底卵石灘上，主理人林禾精心碼放彩繪石料，靜候當天研學團隊到來……眼下，從傳統景區提質擴容，到閒置空間的華麗轉身，一股文旅升級的熱潮在這座「海上花園」澎湃湧動。 提檔煥新迎接四方賓朋 大沙岙景區的煥新，遠不止一片沙灘。 抬眼向山崖望去，19棟依山而建、形似積木的酒店建築群已初具規模，玻璃幕牆在陽光下閃閃發亮；沿著海岸棧道前行，一處半懸於崖壁的「懸崖咖啡」正在緊張施工，未來將成為觀海的絕佳點位…… 大沙岙景區規劃圖。黃文盈 供圖 「對標5A，我們要打造的是浙南家庭首選的海濱微度假目的地。」項目負責人蔡海鵬介紹道，這個總投資2.17億元的「綜合體」，將匯聚木屋酒店、沙灘休閒、叢林康養以及水上娛樂等多元業態，截至2025年6月底，項目主體工程已完工，預計年內迎客。 同步推進的還有一條「空中觀海走廊」——仙疊巖旅遊集散港與海上觀光列車項目。「列車設4個月臺，環線總長2.5公裡，串聯大沙岙與仙疊巖核心景區，10分鐘飽覽山海壯闊景致，單日最高可接駁8000人。」蔡海鵬指著延伸向海面的樁基說。 目光轉向大門島，馬岙潭景區同樣是一派火熱。以「一心、一帶、多組團」為藍圖，這裡正崛起一座全新的濱海度假勝地：遊客服務中心主體已完工，未來139間融入海洋文化的高端客房將迎接四方賓朋，還規劃建設漁業文化博物館、民俗風情街、海鮮美食街、海上運動基地等。 新鮮創意激活海島「邊角料」 當傳統景區提檔煥新，洞頭星羅棋布的閒置角落也在年輕人的巧思下煥發新生，變身充滿生命力的網紅打卡地。 暑期傍晚，洞頭三盤社區內的小沙灘常常人聲鼎沸。「你看，燒烤屋還在翻臺，昨天做到凌晨2點呢！」29歲的洞頭小夥顏霖是這片沙灘的主理人，他提出「欣動計劃」，主打沙灘「夜生活」場景。「目前沙灘經營採用『免租金抽傭』模式：招募『90後』『00後』年輕創業者入駐，免收租金，按營業額15%分成；燒烤屋、啤酒屋已投入運營，甜品站和酒吧正在緊張裝修中。」 「欣動計劃」沙灘一景。 黃文盈 供圖 另一邊，在凸壟底卵石灘，「蔚藍計劃」主理人林禾則營造著另一番氛圍。傍晚時分，這裡少了喧囂，多了份寧靜。石灘上，有家長帶著孩子正低頭尋找特別的石頭，準備參加彩繪活動。 「我們的優勢是安靜，適合看落日。」林禾介紹道，他的「蔚藍計劃」貨櫃咖啡廳自開業後，迅速成為社交媒體上的網紅打卡地，政府部門從平整灘石、新建公廁到颱風應急的全程支持讓人倍感暖心。 在洞頭，青年創意之火四處閃耀。小長坑的田野間，「稻田咖啡+研學」的組合讓都市人找到返璞歸真的愜意；南塘灣OH趣趕海樂園，沿著堤壩搭建的咖啡館將成為觀海聽濤的新據點；中嶼景區520漫道上，雲創·漫樂園用充滿童趣的浪漫裝置激活堤壩景觀……這些由閒置場所蛻變而來的「小而美」空間，如同散落海島的珍珠，串起了洞頭文旅的獨特韻味。(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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