中國前七個月移動網際網路流量同比增長16.3%
2025-10-31 03:38 5,748次浏览編者按：習近平總書記在浙江工作期間，親自部署實施文化大省建設「八項工程」。本端推出「習近平在浙江的文化故事」，讓我們循跡溯源，感悟偉大思想蘊含的科學真理價值、強大精神力量、博大文化情懷。 2024年，國產3A遊戲《黑神話：悟空》一經發售就在全球29個國家和地區銷量登頂，中國文化驚豔世界。不少外國玩家為了搞懂這款以中國神話為背景的動作遊戲，開始研讀《西遊記》。 一時間，網絡空間熱議：「這隻猴子為什麼誕生在西湖邊？」 這又是一個無中生有的奇蹟。 2003年，浙江動漫產業剛剛起步。 2005年4月8日，習近平來到中國美術學院傳媒動畫學院調研。這個全國首批「國家動畫教學研究基地」，就是在他直接推動下誕生的。習近平對浙江動畫產學研一體化非常重視。 在動畫學院的三維機房，有關負責人向他匯報了打造「動漫之都」的構想，他立刻回應道：「動漫產業前景廣闊，我們完全有這個實力。」 當天下午，習近平又馬不停蹄趕往浙江中南卡通公司。 那時，中南卡通剛搬進新辦公樓，空調尚未安裝，房間悶熱，習近平一邊用毛巾抹汗，一邊仔細觀看動畫創作過程。從前期導演、中期製作，到播出和發行等各個環節，習近平問得仔細。 「中國動畫有行業，沒產業。中國的動漫市場很大，但90%被國外卡通搶走……」浙江中南控股集團董事局主席吳建榮有些焦慮地說。 聽罷，習近平說：「動畫不是用錢來衡量的。它能夠為青少年提供健康的精神食糧。中華文明有五千多年的歷史，你們可以創作一些我們國家民族英雄的動畫作品。」 在習近平鼓勵下，中南卡通很快製作出了《鄭和下西洋》《鄭成功》等一批國潮動漫。憑著極具中國風味、中國特色，企業不僅做了一大批IP衍生品，還把版權賣到了海外——「我還記得當時在香港的一個酒店裡，一個外國買家拿10萬美金的現金從我手裡買走四盒動漫碟片。回來後我向習書記匯報，他很開心，笑著說：動畫是無煙工廠，要讓我們的文化走出去。」吳建榮回憶說。 事實上，習近平的這次動漫調研之行，與兩個月前杭州剛剛獲得我國第一次國家級、國際性動漫盛會——首屆中國國際動漫節舉辦權有關。 杭州能拿到這張「入場券」，與其悠久的繪畫藝術歷史、實力強大的中國美院及浙江大學的人才隊伍密切相關，基因強大，但需播種澆灌，因勢利導。 2005年夏天，首屆中國國際動漫節在西湖開幕。現場銷售額突破千萬元，達成合同(意向書)成交額30億元。世界動畫學會創始人波爾多感嘆說：「世界上最富有想像力的事業，一定是在最美麗的地方。」 產業的種子播下了，如何讓它在西子湖畔長成常青樹？ 習近平專門寫信給國家廣電總局，促成動漫節永久落戶杭州。他還推動成立中國國際動漫節節展辦公室，杭州市財政投入專項資金。一個動漫產業的創新生態逐漸形成，經濟融入人文、人文浸潤經濟的實踐不斷豐富。 「文化很發達的地方，經濟照樣走在前面。」2023年全國兩會期間，習近平總書記提出了「人文經濟學」的重大命題。 早在浙江工作時，習近平就敏銳察覺到這一問題。他指出，「浙江文化的一個突出特點是：洋溢著濃鬱的經濟脈息。」他在《「文化經濟」點亮浙江經濟》一文中深刻闡述了文化與經濟的辯證關係：「所謂文化經濟是對文化經濟化和經濟文化化的統稱，其實質是文化與經濟的交融互動、融合發展。」 沿著習近平指引的道路前進，如今，杭州有動漫遊戲上下遊企業270多家，從業人員超1.2萬人，成為名副其實的「動漫之都」；浙江民營文化企業已超30萬家，是2003年的7倍多。 (潮新聞 浙江日報採訪組)
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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