助力和美鄉村建設 山西計劃用5年時間開展一輪全域土地綜合整治
2026-01-19 08:51 5,173次浏览河海交匯處，津韻正悠揚。近日，「何以中國·和合共生」網絡主題宣傳活動在天津啟動。一場盛會，就是一次邀約。天津正以「河海津韻」的獨特魅力「扮靚」自己，吸引各地遊客前來「打卡」，讓他們在河的溫婉與海的壯闊交融間、千年文脈與新潮活力碰撞間、市井煙火與詩意風景交織間，讀懂「和合共生」的津味答案。 高層建築披上絢麗的燈光「外衣」，海河兩畔流光溢彩，不少網友發出「真漂亮，晚上出去玩」的感慨，人、水、城共生的和諧畫卷徐徐鋪展；古文化街的相聲館裡，來自世界各地的遊客親身感受著中國的幽默語言藝術；位於花園路5號的吉鴻昌舊居經修繕後再現光彩，推出沉浸式展演，成為人們近距離感悟革命精神的紅色教育陣地……細看天津文旅的「風生水起」，能窺見「和合共生」的中國智慧——自然與人文相依，經典與潮流共舞，本土與世界相擁，每一處文旅場景都藏著城市包容生長的生命力。 一直以來，文旅融合該怎麼「融」，始終是各個城市必須作答的「發展試卷」，天津正以「和合共生」之力繪就文旅融合之景。比如，2024年天津的文旅市場熱度持續攀升，接待遊客2.6億人次，成為了假期全國熱門旅遊目的地。又如，天津政府工作報告就指出，2025年，天津將加強歷史文化街區、歷史風貌建築和工業遺存保護活化利用，推動非物質文化遺產提質煥新，推進長城、大運河文化保護傳承利用。於是我們看到，梁啓超紀念館舉辦別開生面的沉浸式燈光音樂分享會，賦予了百年飲冰室新的時代內涵；泥人張彩塑在年輕遊客群體中不斷「圈粉」，他們很多是專程來體驗老手藝帶來的「情緒價值」……真正的融合不是簡單地把文化場所變成旅遊景點，而是讓文化成為旅遊的靈魂，讓旅遊成為文化的載體。 「和合共生」帶來的文旅融合「引力」，不僅助力天津吸引八方遊客，也促進全國文旅深度融合煥發新活力。在甘肅敦煌，數位技術讓古老石窟「芳華永駐」，是文明與科技之「融」；在江西婺源，篁嶺曬秋民俗吸引八方遊客前來參與農事體驗，是人與自然之「融」；在福建泉州動車站，非遺傳承人面對面向旅客展示高甲戲、木偶戲等國家級代表性非遺項目，是傳統與現代之「融」……從「資源依賴」到「價值創造」，從「打破壁壘」到「擁抱大眾」，這種「和合共生」的張力，恰是中國文旅高質量發展的鮮活註腳，讓文化之美在交融中浸潤人心，讓旅遊之樂在共生中傳遞溫度。 海河映「和合」，文旅「共生」促發展。「河海津韻，從這鋪展延綿；多元文化，在此交融碰撞，這裡是天津！」的推介詞，足以勾起我們對這座城市的奔赴念想。文旅深度融合的一個很重要的意義，是讓散落在典籍中的智慧、沉澱在古蹟裡的精神、流淌在民俗中的情感，都成為滋養現代人心的源頭活水，「和合共生」這四個字裡有莫大的啟示。 從天津到各地，從傳統到現代，在此次網絡主題宣傳活動中，我們看見了以「和合共生」理念推動文旅產業發展的生動實踐，也期待這一理念，持續為推動區域發展、滿足人民美好生活嚮往注入重要力量。(謝偉鋒) 來源：未來網
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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