首個全國科普月 中國科技館打造科學嘉年華展現科創科普「兩翼齊飛」
2026-01-24 00:26 2,287次浏览距離中秋尚有近兩個月，滬上老字號的月餅已經迫不及待登場：上海德興館爆汁鮮肉月餅回歸，首次推出全新口味的蜜汁叉燒月餅；老城隍廟梨膏桂花月餅，精緻鐫刻豫園九曲橋等經典美景，把古典之美端上餐桌；松鶴樓牽手蘇州博物館，「乘雲踏月」古風迎中秋。蜜汁叉燒、蔥香牛肉月餅，打造「甜鹹永動機」最近，位於中華路上的老字號上海德興館外帶檔口又添新熱鬧。往來顧客除了購買各色點心、熟食外，鮮肉月餅成為了新晉的暢銷貨。中華路店店長王佳運介紹，上海德興館繼續供應經典款的爆汁鮮肉，以及去年一推出就大受好評的蔥香牛肉月餅以外，今年再度創新，推出了新口味蜜汁叉燒月餅。三款鮮肉月餅已在中華路、昌裡路、豫園、復興薈四店同步上市，「銷量每周都在穩步提升，顧客反響都挺不錯」。 爆汁鮮肉月餅是上海德興館的明星產品，廣受新老顧客的歡迎。每隻月餅重約90克，餡心比例約佔60%。經過高溫烘烤後的餅皮酥香蓬鬆，兩面帶著一層微微的焦褐感。掰開這層酥皮，是冒著熱氣的「大塊頭」肉餡，吃時要小心湯汁燙口。蔥香牛肉月餅則以牛霖肉為主，餡心內加入適量蔥油增香調味，仿佛月餅版的上海蔥油拌麵。今年新推出的這款蜜汁叉燒月餅主打甜口。經過多次反覆調味，肥而不膩的廣式叉燒被改良為恰到好處的「滬式」甜鹹味，入口柔嫩，與招牌月餅酥皮相得益彰。王佳運說，許多老顧客初次嘗試後都反饋說不錯，復購率頗高。古典美學跨界，老字號月餅解鎖「新皮膚」老字號還以月餅為媒，解鎖傳統飲食文化釋放活力的新方式。作為商務部首批認定的中華老字號之一，松鶴樓與蘇州博物館（以下簡稱「蘇博」）姑蘇同源，文化共鳴由來已久。藉助中秋這一傳統節日，雙方牽手共創，讓唐代、明代與現代的美學文化穿越時空。 「與其說這是一盒月餅，不如說是一份可欣賞、可品嘗的美學作品。」松鶴樓品牌相關負責人介紹，這次攜手蘇博推出的「桂月盈思」中秋禮盒，簡約而不簡單。以蘇博館藏明代畫家邵彌作品《「冷露無聲溼桂花」軸》為靈感來源：邵彌以詩為題作畫，畫中描繪唐代詩人王建《十五夜望月寄杜郎中》詩中意象。禮盒通過設計將古代詩畫的兩重意境傳遞至現代，讓八月十五的皎皎月光、金桂花香、雅致秋夜，徐徐鋪展在眼前。盒內藏著諸多巧思匠心：以蘇式園林中四種代表性的窗景圖案，揭開月餅風味的序幕。紫薯蛋黃、陳皮豆沙、桂花酒釀、芋泥奇亞籽月餅，傳統與現代交織的四種口味，也更符合現代人的飲食偏好。除「桂月盈思」外，更有「秋月有約」「如意玉盤」兩款中秋禮盒，供消費者任意選擇。同樣把古典藝術與現代美學融入月餅裡的，還有上海人都熟悉的老字號——老城隍廟。今年推出的「蓮年有豫」月餅禮盒納入了九曲橋、荷花池、錦鯉等經典的豫園元素，取「連年有餘」的諧音命名，涵蓋了經典廣式、桃山皮、彩酥三種類型、五款口味的月餅，充分滿足天南海北不同消費者的口味偏好。 老城隍廟的「梨膏桂花月餅」源自曾經上海城隍廟地區最負盛名的甜蜜美食「梨膏糖」。清潤香甜的梨膏糖，不僅承載了無數上海人的兒時回憶，如今也是令無數中外遊客鍾情的上海伴手禮，更是國家級非物質文化遺產。除此以外，梨膏桂花月餅的餅面設計也值得細細品賞：精緻鐫刻的九曲橋、湖心亭、上海市花白玉蘭……每一處細節都藏著申城的海派韻味，讓古典與現代美學互融共生，也讓一枚小小的月餅成為傳遞東方文化的新載體。
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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