斬獲國際比賽一等獎，19歲青年鋼琴家亮相上海音樂廳
2026-01-31 20:52 8,936次浏览甘肅酒泉8月8日電 (劉瀟)8日，2025年肅北蒙古族自治縣那達慕在甘肅省酒泉市肅北縣民族體育活動中心舉行。 8日，2025年肅北蒙古族自治縣那達慕在甘肅省酒泉市肅北縣民族體育活動中心舉行。李亞龍 攝 肅北縣委副書記、縣長巴成介紹說，那達慕，蒙古語意為「娛樂、遊戲」，是蒙古族的傳統節日，是切磋、競技的舞臺，更是展示民族風情、促進民族團結、推動文旅融合的重要載體。 肅北縣地處祁連山北麓餘脈，西鄰新疆，南接青海，北連內蒙古和蒙古國，是「絲綢之路」的重要節點縣，也是甘肅省唯一的蒙古族自治縣、邊防縣。這裡的雪山、戈壁和草原孕育出被譽為「雪山蒙古族」的特色文化。 「肅北的變化真是日新月異，太讓人驚喜了！這是我第一次在現場看那達慕，從整齊劃一的方隊邁著鏗鏘步伐進場，到熱情奔放的民族歌舞輪番登場，每一幕都看得我心潮澎湃，震撼勁到現在還沒過去。」敦煌市民李俊民難掩激動，話語裡滿是興奮。 為了那達慕，他們一家五口凌晨五點半就從敦煌出發，一路盼著趕到肅北。「我手機裡存的照片都好幾千張了，可還是覺得拍不夠，就想把這所有精彩瞬間都牢牢記下來，生怕漏了哪一處細節。」他邊說邊點開相冊，眼裡閃著對那達慕的喜愛。 開幕式上，搏克方隊、哈日靶方隊、非遺展演方隊、雪域先鋒體育方隊、蒙古西洋棋方隊、阿都沁野騎方隊等紛紛入場。彩旗如潮般在風中獵獵作響，歡呼聲、喝彩聲一波高過一波，匯成沸騰的海洋。 圖為搏克方隊。李亞龍 攝 肅北縣委書記張躍峰表示，本次那達慕秉持「民間組織、群眾參與、節儉務實、安全有序」的原則精心籌備，這不僅是一場力與美的競技盛宴，更是一個文體旅深度融合、帶動全民健身蓬勃發展的廣闊舞臺。 張躍峰還說，希望藉此次那達慕契機，能讓更多人感受這片熱土獨特的民俗風情與壯美的地域文化，沉浸式體驗肅北那達慕的無限魅力與澎湃激情。 近年來，肅北縣巧借「體育+旅遊+文化」的融合之力，以一場場特色活動為紐帶，串聯起草原的豪邁、文化的厚重與運動的激情，推動三者深度交融、互為賦能。 近期，肅北縣還將舉辦「四省十二城」五人制足球爭霸賽、中國廣場舞大賽、中國毽球公開賽等精彩紛呈的現代賽事活動。 這座小城正以賽事為橋，在睦鄰友好的氛圍中，精心培育文體旅融合的新業態、新場景。這將為全域發展注入源源不斷的活力，推動文體旅融合從「破圈」走向「深耕」，朝著產業化、全域化的廣闊圖景穩步邁進，讓肅北的每一寸土地都成為文體旅融合發展的鮮活見證。 據介紹，本次那達慕為期2天，搏克比賽的力量交鋒、射箭場的精準對決、賽馬時的風馳電掣等經典賽事將輪番上演，精彩不斷。此外，8日晚，肅北烏蘭牧騎藝術團將攜手內蒙古自治區直屬烏蘭牧騎，聯袂獻上一臺展現民族風情的文藝晚會。 從傳統競技到文化展演，一系列豐富多彩的活動讓那達慕這一承載著草原記憶的古老盛會，在新時代煥發出蓬勃新活力。如今的肅北那達慕，早已超越了單一的文體範疇，成為集體育競技、經貿交流、旅遊體驗於一體的綜合性草原盛宴，既延續著民族文化的根脈，也書寫著融合發展的新篇章。(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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