今年上半年安徽省接待入境遊客同比增長逾七成
2025-11-16 13:53 1,185次浏览哈爾濱8月4日電(記者 劉錫菊)2日，2025企業家太陽島年會在哈爾濱舉辦。作為年會的重要活動之一，「冰雪賦能發展文旅創引未來」冰雪經濟與特色文旅內涵式高質量發展論壇同日舉行。 2025企業家太陽島年會以「新質生產力：新智造新消費新生態」為主題，由新華社品牌工作辦公室、新華網、新華社黑龍江分社、哈爾濱馬迭爾文旅投資集團聯合主辦，哈爾濱會展博覽有限公司承辦。 近年來，國內旅遊市場百花齊放，新產品、新業態、新空間不斷推出，旅遊業加速進入更加繁榮的發展階段。全國現象級文旅城市「爾濱」依然熱度不減。 「藉助太陽島年會這一重要平臺，來自全國各地的企業家齊聚冰城，暢談合作願景，共享發展機遇，必將為文旅產業注入更多的市場活力與發展動能，加快形成四季繁榮、全年可遊的發展格局。」哈爾濱市人民政府副市長王波表示，依託良好的生態基礎、厚重的歷史沉澱和鮮明的地域特色，哈爾濱深入推進文化賦能與旅遊帶動相結合，持續豐富產品供給、優化服務場景、培育消費熱點。 黑龍江省既有綠水青山，又有冰天雪地，文化旅遊資源豐富、類型多樣，大力發展特色文化旅遊得天獨厚。黑龍江省文化和旅遊廳副廳長蔣興成表示，黑龍江省持續開展夏季避暑和冬季冰雪旅遊兩個「百日行動」，深度開發全譜系文旅產品，全鏈條提升「食住行遊購娛學」服務品質，完善基礎配套設施，升級全民「寵客」模式，探索出一條特色文化旅遊可持續、內涵式發展的新路子。 與會嘉賓圍繞新質生產力驅動文旅產業創新、持續釋放冰雪旅遊的輻射帶動效應、提升文旅品牌影響力、特色文旅內涵式高質量發展路徑等話題深入探討、碰撞思想、貢獻智慧，為賦能文旅產業高質量發展搭建對話交流平臺，更有效激發了產業蓬勃向上的新生動能。 在科技賦能與文化鑄魂的雙輪驅動下，「冰雪+」新業態正成為推動區域經濟的新增長點。本次論壇成功搭建了一個開放共享的交流平臺，匯聚政府部門、文旅企業、學術機構等全產業鏈的各方智慧，為構建四季繁榮的全域旅遊新格局開拓了更多新視野、新範式、新突破。(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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