「三管三促進」 吉林助力高校畢業生走穩就業路
2026-01-03 01:10 9,714次浏览繼去年10月在上海首次亮相後，上個周末，由阿里魚「啊！鯉魚」出品、三麗鷗授權的第二屆三麗鷗嗨翻節正式回歸。本屆活動以「夏日音樂派對」為主題，在上海世博展覽館搭建了25000平方米活動區域，涵蓋19個IP組成的7大展區、限定舞臺演出、三麗鷗大明星見面會、IP設計師籤繪以及周邊商品售賣等內容，吸引超2萬人次參與，尤其是活動的特典票，開票後立即售罄。活動現場三麗鷗是一家以可愛卡通形象而聞名的公司，旗下最為人所熟知的角色是誕生於1974年的Hello Kitty，此外還擁有美樂蒂、酷洛米、雙子星、大耳狗、布丁狗、蛋黃哥、職場小烈、巧克貓、酷企鵝、大眼蛙等知名二次元IP。今年展區設計再度升級，打造了沙灘、草地、森林、泳池等多元主題場景，7大展區集結了「三麗鷗家族」的19個IP，較去年新增5個，滿足二次元愛好者的需求。步入展館，蛋黃哥、布丁狗、許願兔及小麥粉精靈以元氣姿態迎接觀眾；在巨型復古收音機造型的中央球池，Hello Kitty與雙子星熱情邀約觀眾共赴狂歡；帕恰狗和酷企鵝的泳池派對氛圍正酣；不遠處，酷洛米與美樂蒂的沙灘甜品屋亦在火熱營業。而在草地區域，大耳狗和必愛諾正愜意享受野餐；三麗鷗男團遊樂園限時開放，觀眾可參與遊樂設施挑戰，贏取限定貼紙。三麗鷗中國在今年3月發布的全新IP雪球奈奈、叨克勒、草球貓也攜手亮相三麗鷗嗨翻節，這是它們首次在線下與中國粉絲見面。 在嗨翻節現場，舞臺上的「紅藍對抗賽」吸引了不少觀眾，Hello Kitty、酷洛米、美樂蒂、必愛諾和布丁狗組成紅隊，大耳狗和三麗鷗男團組成藍隊；兩隊還邀請了楊芸晴、劉也、力丸、李藝彤、趙讓和汪東城六位偶像歌手助陣，獻上限定合作舞臺。展館現場隨處可見身著IP元素的粉絲打卡交流，以及全家出動的親子場景。「去年就期待與布丁狗互動合影，今年終於如願。」「期待三麗鷗嗨翻節越辦越好，明年再見。」有粉絲說。 在籤繪舞臺區域，7位三麗鷗IP肖像設計師親臨現場，提供Hello Kitty、美樂蒂、酷洛米、必愛諾、半魚人漢頓等10位IP角色的籤繪。可愛角色躍然紙上，一位Hello Kitty粉絲激動地說：「期待了好久，終於等到這一天，山口裕子老師畫的時候我眼睛都不敢眨。」籤繪現場在穀子經濟方面，除授權商家聯動外，本次活動特設場販（指在特定活動現場進行的販賣行為，以及通過這種方式銷售的商品）售賣區。三麗鷗官方首發甜品烘焙系列引發搶購熱潮；Hello Kitty的一天系列、薄荷巧克力系列、人物大賞第二彈系列、心意綻放系列等商品同步亮相。此外，基於本屆活動的主題圖庫，還策劃推出了限定毛絨、吧唧、冰箱貼、亞克力掛件、發箍等商品。粉絲選購喜愛的穀子「在與三麗鷗密切協作的三年間，我們共同探索多元化IP娛樂內容，深化了中國用戶與三麗鷗家族的情感聯結。」阿里魚總裁吳倩表示，「三麗鷗家族早已超越角色形象，成為了一種文化符號，並持續引領著年輕世代的前沿生活方式，陪伴人們在日常中感受到幸福與美好。」
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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