南非郵政暫停向美國寄送包裹
2026-01-22 15:25 2,237次浏览江河奔湧潤沃土，海浪滔滔接長天。天津地處海河下遊，是海河水系的重要節點，同時擁有153公里海岸線。歷史上，海河是漕運樞紐，連接南北經濟；近代以來，天津港成為北方重要港口，融合了大河航運與海洋貿易的雙重優勢，形成了獨特的河海文化。從「因河而城」的千年積澱到「向海而興」的時代跨越，天津在河海激蕩中書寫的文明共生故事，正為世界提供著人與自然和諧共生的中國範本。城市更新的密碼，藏在河海交匯的文化肌理裡。天津的更新從不是簡單的空間再造，而是以河海文化為觸媒，讓歷史記憶在當代煥發生機。漫步五大道，老洋樓褪去殖民印記，化作講述城市變遷的文化展館；走進棉三創意園，鏽跡斑斑的工具機與先鋒藝術裝置相映成趣，工業文明的年輪在河海風韻中愈發清晰。這種「以舊煥新」的智慧，在非遺傳承中更顯生動：楊柳青年畫藝人將運河風情融入絲巾設計，讓傳統技藝走進現代生活；相聲演員帶著「津味幽默」走進社區，用笑聲化解鄰裡矛盾。正如河海從不拒絕細流，天津用開放包容的文化態度，讓歷史與當下在城市街巷中自然交融。現代化的進程，從來不是與傳統的割裂，而是在河海智慧中找到守正創新的坐標。依託渤海灣區位優勢，天津建設世界一流港口時，同步推進臨港產業綠色轉型，讓海洋經濟成為高質量發展的綠色引擎；治理海河時，既實施河道清淤、溼地修復的生態工程，又保留漕運碼頭、古渡口等文化遺存，讓母親河既見清水綠岸，又存歷史記憶。這種發展邏輯裡，藏著河海文化的辯證哲學——「向海」不是對自然的徵服，而是借勢而為的智慧；「護河」不是對發展的束縛，而是在尊重自然規律基礎上的協同並進，有度而為的擔當。當海河兩岸老廠房升起數字經濟星火，當航母主題公園用AR技術重現甲板風雲，傳統與現代在河海之間實現了最美的相遇。河海交匯的特質，更塑造了天津兼容並蓄的文化品格。這裡既有運河文化的包容敦厚，又有海洋文明的開拓進取，兩種氣質在紅色文化中尤為鮮明。周恩來鄧穎超紀念館內，一件打滿補丁的睡衣訴說著革命者的樸素初心；平津戰役紀念館的VR戰場裡，年輕觀眾能沉浸式感受「天津方式」的攻堅豪情。傳統與現代的碰撞同樣精彩：相聲茶館裡，老藝術家的即興段子藏著民生溫度；濱海版畫工作室中，漁民畫家以丙烯顏料重現溼地候鳥遷徙的壯闊圖景。更動人的是文化傳承的創新實踐：西青區將精武武術編進校園課間操，讓尚武精神滋養少年成長；武清區用非遺剪紙演繹社會主義核心價值觀，讓傳統技藝成為文明傳播的載體。這種「活態傳承」不僅守護了文化根脈，更讓傳統價值在當代語境中煥發新生。從「河」到「海」的跨越，本質上是中國文明處理人與自然關係的生動實踐。天津的故事告訴世界，城市的生命力在於既能紮根腳下土地，又能擁抱星辰大海；文明的韌性在於既能守護歷史文脈，又能創造未來圖景。這條從「河」到「海」的道路，或許正是中國在城市化進程中貢獻給世界的獨特智慧——它不追求千城一面的摩天大樓，而是讓每座城市都能在傳統與現代的對話中，找到屬於自己的生命律動，讓文明的長河奔湧不息，讓發展的海洋碧波萬頃。
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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