福建平潭山海相擁美如畫
2026-01-25 22:40 3,453次浏览「搶到票了嗎？」「我又沒搶到……」10日，江蘇省城市足球聯賽(「蘇超」)第九輪多場比賽開始售票，一票難求再次成為熱門話題。 自5月開賽以來，「蘇超」迅速成為全國關注的現象級體育賽事，場場爆滿，搶票難度堪稱「地獄級」。截至第八輪，這項省級業餘足球賽事已有100多萬人次現場觀賽。從第五輪起，每輪場均觀眾都超過3萬人，最多一場有60396名觀眾。 潑天流量，通過一張張門票，轉化為更可觀的消費。江蘇省2025年上半年國民經濟和社會發展計劃執行情況報告顯示，「蘇超」前六輪比賽監測的旅遊、出行、餐飲、住宿、體育五個場景合計實現服務營收379.6億元、同比增長42.7%。 玩轉「票根經濟」，已經成為江蘇13個設區市的共識。早在端午節前，常州市就抓住「蘇超」第三輪適逢端午假期的契機，宣布全市A級景區對持揚州(第三輪客隊城市)身份證遊客免門票。短短三天時間，常州共接待揚州遊客15萬人次，中華恐龍園、淹城春秋樂園、淹城野生動物園等景區單日揚州遊客佔比超過一半。 如今，手持一張「蘇超」球票，不僅可以在主隊城市享受「吃喝玩樂」一條龍優惠，甚至能在若干天內去一些周邊城市「逛吃」。徐州市民孫先生就在6月計劃了一場「蘇超」旅行：連雲港在第四輪前宣布，6月13至15日對持「蘇超」門票觀眾免國有A級旅遊景區首道門票。他帶著孩子去連雲港好好玩了兩天，「15號回徐州為球隊加油，很完美。」 門票有限，文旅優惠政策創意無限。到徐州過「伏羊節」，去揚州感受「皮包水」和「水包皮」，在淮安西遊樂園玩個痛快，到南通吃小海鮮……隨著「蘇超」熱度提升，各地紛紛結合自身特色開啟「搶客」大戰。一些客隊城市向主隊城市市民提供文旅優惠，「反向操作」吸引客流。揚州市甚至宣布，所有主場比賽日的周末，國有收費景區對省內其他12市市民實行日間免費入園。 影響力上升，「蘇超」品牌價值也節節攀高，前來談贊助的企業絡繹不絕。聯賽官方合作商、江蘇共創人造草坪股份有限公司負責人透露，目前諮詢量、來訪量和市場機會較往年都有一定幅度的增長。初步統計，7月份國內運動草坪訂單及出貨較往年同比增長20%左右，從長遠來看，「蘇超」對公司的區域市場滲透和品牌價值提升都有不小的助力。 作為業餘聯賽，「蘇超」主打「誰行誰上」。球隊以城為名，讓市民油然而生強烈的城市榮譽感，人人聊「蘇超」，人人想看「蘇超」，也人人參與「蘇超」。 剛剛過去的這個夏天，江蘇各個城市都在上演「我為球狂」。記者近期採訪「蘇超」時發現，商場、市民廣場、景區、街區……很多「第二現場」觀者如堵。第七輪比賽，南通主場湧進26383名觀眾，而在場外188個「第二現場」觀賽的市民有近30萬。 利用「蘇超」引流成為大小商家的主動行為。燒烤店豎起大屏、小酒吧打開直播、外貿企業推出周邊T恤、非遺技藝結合上足球元素……僅賽場外的「蘇超」市集，就有攤位越來越多、品類越來越豐富的趨勢。 在南通主場、有「長壽之鄉」美譽的如皋，幾家中醫院將養生茶飲帶到集市上，引來市民追捧。「這次擺攤都是免費贈送，一方面是宣傳中醫養生文化，另一方面也是擴大知名度。」相關負責人說。 下個周末，「蘇超」又將燃起戰火。體育搭建的這座舞臺，成為推動經濟發展的一方熱土。 據新華社南京8月10日電 新華社記者 潘曄來源：中國青年報
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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