「劍魚」倒水 海南省三沙市永興島日降水量超500毫米
2025-11-12 23:25 5,419次浏览這個夏夜，上海有哪些好吃好玩的好去處？近日，上海市「精彩夜上海」系列活動正式啟幕，為正在火熱開展的第二屆「上海之夏」國際消費季再添一把火。其中，普陀區上海環球港獲評「夜生活好去處」。根據近日發布的「2025中國城市夜經濟指數」，數據顯示，2024年上海的夜間活躍出行人次403萬次，夜間燈光覆蓋全市75%的面積，夜間經濟綜合指數位列全國第一。據悉，環球港以全業態夜生活體驗為核心，集國際風尚購物、環球特色美食、沉浸式文化娛樂、常態化人氣活動於一體而獲評「夜生活好去處」。商場客流數據顯示，暑期以來，客流環比大幅增長。周末活動不斷檔周末，作為2025年第二屆上海國際郵輪節重點環節，皇家加勒比遊輪攜手上海環球港打造限時快閃店，營造繽紛熱情的海上假日氛圍。活動現場可以近距離欣賞震撼大船模、打卡旅行藝術長廊、參與趣味網球挑戰和塗鴉手工坊。「正好計劃在秋天乘坐郵輪去旅遊，家門口有了品牌活動就先來了解下價格，也省得跑去港口諮詢，挺方便的。」市民陳旭明說。「去年，品牌首次在環球港舉辦郵輪節快閃活動，活動期間吸引了近3萬名現場觀眾，收到了許多預訂意向。今年遊輪出遊熱度高，我們在環球港加大了推廣力度，品牌展示位置換到了環球港最具人氣的太陽廳中庭，面積更大、活動更多。」皇家加勒比遊輪高級產品市場經理張森笑著說，皇家加勒比遊輪與「環球港」商場名字可謂「般配」，環球港是遊輪的「港灣」。超大郵輪模型暑期期間，環球港擴大了「二次元」品牌聯名活動，通過與熱門動漫遊戲及IP的深度合作，打造了動漫跨界合作商場。商場承接第五人格only、星露谷only、CACG動漫展等潮流二次元文化體驗活動，吸引了大量愛好者前來打卡，推動了商場二次元活動從單一展覽向複合型場景的延伸。夜間經濟熱度高周末時段，在商場5樓的世界港口小鎮：中超及蘇超第二現場觀賽人氣火爆，歌迷路演、落日音樂會、KPOP熱舞派對等潮流文化活動也吸引了大批年輕消費群體，每周不斷檔的屋頂人氣活動為周邊商家帶去了夜間消費力。巴奴火鍋是環球港首批延長營業時間的商戶。店長告訴記者，在夜宵時段涼菜無限續加，消費還能抽取盲盒，「自延長營業時間以來，門店夜間時段的客流量、銷售額有顯著增長，同比提升15%以上。」8月9日夜間，中超比賽「上海德比」開賽，「船頭酒吧」宛若第二現場，球迷們觀賽熱情高，幾乎每一桌上，球迷都點了啤酒、燒烤和乾果等各類小食。店長Randy表示，目前酒吧已成為了申花球迷場外觀賽的聚會點之一，觀賽熱情疊加夜間經濟消費熱度，7月以來店鋪晚上客流量比之前估計增加30%左右，接下來還計劃做強足球與酒吧的聯動，並有籃球賽、歐冠比賽等聚會活動。同樣在環球港5樓的屋頂露臺，首場草坪音樂市集也在昨夜登場，市民們在屋頂乘著夏風和歌手們一同沉醉在悠揚的旋律裡，跟著節奏搖擺身體，每個人都盡情享受著充滿活力的夏日派對。音樂市集主辦方創始人黃野告訴記者，此前已和環球港方面在52樓環球觀光露臺有過傍晚歌會的合作，他發現每到夜間時段，客流還在不停湧入商場，為此他便利用商場內的屋頂空間舉辦了夏日音樂市集，「讓市民在夏日裡實現『逛、吃、遊玩』一條龍的服務，接下來我們還計劃舉辦夏風市集。」環球港相關負責人介紹，隨著上海發布支持夜間經濟人氣地標發展的10項舉措，商場方面接下來還將繼續積極策劃開展夜間促消費活動，加強商旅文體食聯動，釋放夜間消費潛力；引進新業態新模式，創新夜間消費新場景，打造成夜上海消費新地標。
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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