「何以中國·和合共生」網絡主題宣傳活動在天津啟動
2026-02-03 06:41 2,872次浏览央廣網天津8月8日消息(記者 褚夫晴)輕風吹拂的海河波光粼粼，坐落於「黃金彎道」的津灣廣場遊人如織。當塔樓迎著夕陽的餘暉，法式建築群落的輪廓掠過河面，與對岸天津站的鐘樓、解放橋的鋼鐵桁架隔空對話時，一幅鐫刻著津派文化基因的畫卷躍然眼前。 「最美一灣」俯瞰圖(央廣網記者 褚夫晴 攝) 「天津的骨子裡就帶著『兼容並包』的勁兒，這在津灣廣場的一磚一瓦裡都能找到痕跡。」天津城投集團資管公司津灣廣場經營管理事業部總經理溫昊陽的話，道出了這片建築群的文化密碼。漫步於此，復刻百年風貌的建築廊柱上，西洋浮雕美輪美奐；全國首個沉浸式相聲會館裡，「逗哏」「捧哏」的津味幽默穿透時空，讓觀眾在笑聲中讀懂天津人樂觀豁達的市井哲學。 津派文化的生命力，在於傳統與現代的碰撞。2024年，津灣廣場舉辦的六十餘場活動裡，南北非遺展演讓天津皇會和潮汕英歌舞同臺亮相，非遺技藝跨越千裡碰撞交融；策展式鬆弛感街區中，品牌歡樂購、即興喜劇遊戲派對以及愛心義賣等，不僅滿足遊客們的好奇心，更提供了多元化、有深度的消費體驗；夜間市集的霓虹下，茶湯的甜香與咖啡的醇厚交織，天津衛的「煙火氣」與都市的「時尚感」完美融合，這正是津派文化海納百川的生動註腳。 作為津派文化的重要展示窗口，津灣廣場正讓更多人透過包容與創新，讀懂天津。引入的「首店經濟」裡，既有國際品牌的新潮設計，也有津味老字號的創新門店；國圖·津灣文創空間中，孩子們學扎風箏、捏麵人，在體驗老手藝的同時，種下對本土文化的熱愛……如今，這份獨特的津派文化正通過京津冀文旅協同的紐帶向外輻射。 市民在海河畔納涼(央廣網記者 褚夫晴 攝) 「北京承載著千年古都的厚重，河北展現著燕趙大地的豪邁，天津則以『兼容並包』的津派文化為特色。」溫昊陽介紹道，「我們正與京冀文旅部門聯合設計文化遊京津冀路線，讓遊客可以一站式體驗多元文化魅力——北京看古都文化，河北覽燕趙山河，天津品中西合璧。」 夜幕降臨，津灣廣場塔樓燈光秀在建築立面上流轉——從三岔河口的漕運盛景，到九河下梢的碼頭喧囂，再到如今的都市繁華，光影裡跳動的，是津派文化綿延不絕的脈搏。而這「最美一灣」，正以文化為橋，讓津味風情成為這座城市最亮眼的色彩。
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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