【連續報導·報效祖國 建功西部·畢業季，我們去西部】上高原！讓那裡燈火更璀璨
2025-10-29 22:31 6,265次浏览「談的談說的說，小城故事真不錯……」剛走進KTV的大廳，包廂裡就傳來鄧麗君《小城故事》熟悉的旋律。 昨天下午，杭州蘇寧生活廣場6樓的溫莎KTV被一群「大伯大媽」歌手承包了。 不少人的記憶裡，KTV承載過青春的快樂。但當你以為KTV要走進歷史的塵埃時，一股「新力量」靠近了它。 記者走訪杭州多家KTV發現，工作日，不少包廂被老年人佔據。 一次20元 暢唱6小時 「我們今天定了兩個大包，要唱到下午三點。」 中午12點，在溫莎KTV大廳裡，65歲的王阿姨穿著旗袍等歌友們會合。她和歌友們幾年前在老年舞蹈團認識，漸漸養成了去下午的KTV「團建」的習慣。 「我們年輕時哪有這種地方？唱歌是奢侈的。現在退休了，來這兒花不了幾個錢，熱鬧，還能鍛鍊身體。」王阿姨這兩個月來KTV的次數尤其多，「天太熱了，KTV有空調有飲料有茶點，很不錯。」 下午兩點，位於新天地購物中心的INLOVE KTV裡，琚阿姨的生日歌會正唱到高潮。她捏著麥克風和愛人合唱羅大佑的《愛的箴言》。 琚阿姨年輕時愛唱梅豔芳、陳慧嫻的歌。女兒特意訂了包廂，讓她又重溫了那段歲月。 走廊另一頭，董阿姨和王阿姨正研究點歌機。「我們團了599元的年卡，能唱30次，平均下來才20塊一次，一次六小時，可以從中午12點一直唱到傍晚六點，就算一周來兩回也划算的。」69歲的董阿姨戳著屏幕說，「這兒有空調設備又好，平均下來一首才兩元錢。」 談到最愛的歌曲，兩人異口同聲「老歌和戲劇」。 話音未落，《沙家浜》選段就飄了出來。 《東方紅》只有翻唱版？ KTV趕緊更新曲庫 「從去年開始，大伯大媽就成了主力軍。」新天地INLOVE KTV黃經理指著預訂表告訴記者，周一到周四的12點至18點，老年顧客能佔六七成，一天能訂走大約四十間包廂，兩百多人開嗓。 為了留住這些客人，KTV的曲庫緊跟著更新了不少經典老歌。 記者在前臺碰到一位阿姨正在較真：「《東方紅》怎麼只有翻唱版？」 工作人員趕緊記下：「這就反饋上去補原版，您下次來準能唱。」 「工作日下午的包廂常常被老年人訂滿。」溫莎KTV店員說，老年人多集中在上午十點到下午四點這個時段，過去被視為「空白」的白天檔，被這群銀髮歌友激活。 「老年人存在強烈的精神愉悅需求，比如社交需求、懷舊需求、發揮所長的需求等，而KTV正好滿足了這些需求。」浙江大學管理學院教授、老齡化與養老產業研究中心主任邢以群認為，KTV場景下，老年人呼朋喚友進行互動，通過唱老歌等方式回味過去，這與最近興起的「百元一日聚」是一個道理。 本報見習記者 呂惟伊 記者 金檬 實習生 錢時佳
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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