中國駐英大使鄭澤光：中方願同蘇格蘭進一步拓展互利合作
2026-01-30 22:27 8,768次浏览銀川8月13日電 (記者 李佩珊)今年暑期，賽事經濟、演藝經濟不斷升溫，中國各地通過航空加文旅、演藝加賽事加商貿等深度融合模式，讓小小的票根發揮更多價值，為城市經濟發展帶來更多活力。 8月10日，2026亞足聯U20女足亞洲杯預選賽現場，球迷現場為中國隊加油。記者 楊迪 攝 近日，2026亞足聯U20女足亞洲杯預選賽在銀川舉行，3天的比賽吸引4萬餘名觀眾湧入球場觀賽，為中國隊加油打氣。與此同時，還有3萬餘名觀眾走進銀川覽山公園，現場聆聽張靚穎、楊宗緯、吳克群等歌手的現場音樂會，大家揮舞著螢光棒，沉浸在音樂的海洋中。 8月9日晚，3萬餘名歌迷在覽山音樂季現場觀看演出。記者 於晶 攝 精彩的球賽和演唱會結束後，為了延伸消費的鏈條，當地政府推出了優惠政策，觀眾拿著門票或票根即可在銀川市多家餐飲零售商家及景點享受專屬折扣或特別優惠。一張票根，除了可以用來看電影、逛景區、聽演唱會，還搖身變成可適用不同場景的「通用優惠券」，串聯起演出、旅遊、餐飲、住宿等消費場景，推動更多二次消費的發生。 圖為今年暑假期間，遊客在賀蘭山巖畫景區遊玩。顧佩琳 攝 「真沒想到，看場球還能免費遊賀蘭山。」8月13日，來自西安的大學生王雨桐憑亞足聯U20女足亞洲杯預選賽票根兌換了賀蘭山巖畫景區門票。遊玩結束後，她還在銀川市區的商業綜合體用「折上折」價買下兩雙運動鞋。今年暑期，像她這樣的「票根遊客」在寧夏已超過10萬人次。 「票根經濟」的興起，旺盛的人流和鏈式消費隨之而來。在銀川，各大商業綜合體也抓住機遇，推出了一系列優惠活動。 「我們陸續推出了一些票根聯動活動，如15元(人民幣，下同)可以團購80元餐飲消費券和200元團購300元零售品優惠券等，若消費者持有演唱會或球賽門票票根，既可以享受團購優惠，還可疊加享受票根經濟的折上折優惠。」銀川一商場負責人李博表示。 演藝經濟和賽事經濟不僅帶火了商圈的消費，還讓航空市場更加繁忙。暑運期間，銀川機場聯合文旅部門推進航空加旅遊深度融合，遊客可以憑乘機信息享受多家景區酒店折扣。同時，銀川機場還聯合文旅部門走進蘭州、西安、杭州、成都等核心客源地開展異地營銷，將引客入寧與航線網絡深度捆綁，成功吸引大量外地遊客前來寧夏觀光遊覽。數據顯示，7月1日至8月11日，銀川機場累計保障航班起降1.17萬架次，旅客吞吐量162.1萬人次。 看球+聽歌+逛吃+住宿……一張小小的票根，把「過路客」變成了「過夜客」，用「小槓桿」翹起了暑期「大消費」，讓消費動能源源不斷地注入城市。專家指出，票根經濟的核心是讓交通「流量」轉化為城市「留量」，在推進商文旅體融合發展的同時，也應注重提升服務質量，講好「文旅+」故事，讓遊客感受到實實在在的溫暖與獲得感。(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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