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2025-11-22 23:00 8,482次浏览石家莊8月14日電 由北京市廣電局主辦的「北京超高清視聽·行！視聽奇境」公共服務主題活動日前在石家莊圖書館拉開帷幕，活動以一場技術與文化的深度對話探索超高清技術如何持續賦能文化惠民、豐富內容生態、推動產業升級。 活動現場。主辦方供圖 通過高精度掃描重建、裸眼3D等技術，此次「視聽奇境」讓那些沉睡千年的歷史文明不再只存在於書本中，而是能像電影般立體地呈現在觀者眼前。除了直達眼底的3D震撼，「視聽奇境」還帶領觀眾踏上一場從古老典籍到浩瀚宇宙的奇妙沉浸之旅。從部落巖畫到青銅圖騰，再到竹藝簡牘與電子屏顯，感受時代的進程，轉眼之間，又來到宇宙花園，徜徉花海，盡享治癒。 活動現場。主辦方供圖 近年來，「沉浸式」一直是網絡熱點，沉浸式演藝、沉浸式夜遊、沉浸式展覽展示、沉浸式文化街區層出不窮。據介紹，除了「北京超高清視聽·行！視聽奇境」公共服務主題活動，作為視聽行業主管部門，北京市廣電局還創新推出了眾多「沉浸式體驗」：北京市廣電局聯合相關部門率先打造了全球首個8K級「第二現場」整體技術平臺與沉浸式體驗消費路線，並推出亮馬河鉑宮閘13K3D數字體驗空間、《唐朝詭事錄·西行》國潮沉浸劇場等40餘個典型應用案例。這種沉浸式交互模式，不僅提升了公共服務的吸引力與參與度，更以科技賦能文化自信，讓中華文明在數字時代煥發新生機。 在活動現場，河北廣電無限傳媒公司也帶來了他們的沉浸式體驗「基於XR的互動教育技術應用」。通過XR沉浸式互動技術，實現化學、物理、生物、地理四大科目的沉浸式教學應用，展現了未來電視技術在智慧生活服務方面的創新應用場景。 據悉，此次活動將持續到8月17日。(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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