2025年「飲水思源·探秘三江源」公益活動出徵儀式在西寧舉行
2026-03-01 15:40 5,281次浏览文｜南 平 津門故裡，海河之畔。8月9日，「何以中國·和合共生」網絡主題宣傳活動在天津古文化街啟幕。 此次活動聚焦「河海津韻」「津非昔比」「美美與共」等多個維度，讓我們近距離領略到天津這座城市的深厚文化底蘊。從「朝發軔於天津兮」到「天子經由之渡口」，再到如今的現代化港口，海河見證了天津的城市變遷。頂尖人才引領科技創新邁向新高度，傳統文化與現代文明交相輝映，津派文化和各方文化交流互鑑，展現出日新月異、海納百川之姿。天津吸引著世界各地的文化在此匯聚，各美其美、美美與共，彰顯出多元文化和諧共生的獨特魅力。 依河、傍海、近京的地理優勢和歷史傳統，滋養形成了獨特的津派文化——古今兼容、南北交匯、東西合璧、雅俗共生。行走在這裡，詼諧幽默的方言語彙、種類繁多的工藝非遺、特色濃鬱的飲食民俗、原汁原味的市井老例、西洋格調的浪漫、相聲快板兒的詼諧，共同構成這座城市的底色：生活恬淡、經貿發達、民風淳樸、和諧宜居。其中，最核心的特質在於雅俗相生，不同地域、不同風格的文化在這裡交流與碰撞，共同繪就了豐富多彩的文化圖景。 多元文化的和諧共生，正是中華文明的生動寫照。自古以來，中國就特別強調「和而不同」「以德服人」，推崇通過貿易往來、文化交流等和平方式構建不同文明的相處之道。從「天人合一」強調人與自然的共生關係，到「協和萬邦」促進各族群協作融合，到「書同文、車同軌」整合多樣文化，再到隋唐秉持「胡漢一家」彰顯包容胸襟……歷史積澱讓「和合共生」成為中華文明的深層基因，既彰顯了中華民族的文化自信，也是全球化時代的智慧之光。 值得一提的是，上合組織峰會本月底將在天津舉行。屆時，20多個國家的領導人和10個國際組織的負責人將齊聚海河之濱。這是上合組織成立以來規模最大的一屆峰會，在會議主要議程之外，也為促進中國與世界的文化交流搭建了舞臺。藉此機會，既要以更加開放的心態，吸收借鑑世界優秀文化成果，也要將中華優秀文化傳播到世界各地，讓世界更好地了解中國，共同推動構建人類命運共同體，讓「和合共生」的理念在世界舞臺上綻放更加耀眼的光芒。 相約上合，綻放津彩。此次「何以中國·和合共生」網絡主題宣傳活動，是一次對天津文化根脈的深度溯源，也是一次向世界展示中華文明魅力的絕佳契機。透過天津這座城市的窗口，我們看到了津派文化的傳承與創新，感受到了中華文明的博大精深。也期待天津繼續發揮其獨特優勢，為不同文化之間的交流合作搭建更多平臺、創造更多機會。
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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