這場創新創業大賽複賽在普陀舉辦，沿滬寧產業創新帶企業踴躍參賽
2026-02-19 03:02 4,143次浏览本報訊 (記者柳姍姍 彭冰) 硯臺、插屏、茶具、擺件……近日，記者走進吉林省白山市江源長白山松花石博物館，琳琅滿目的松花石製品讓人目不暇接。近年來，白山市江源區依託得天獨厚的松花石資源和先天發展優勢，積極探索「松花石+文創」「以文興石」的產業發展路徑，研創松花石系列產品共8大類300餘款，形成「觀賞石+文化產品＋旅遊紀念」多元產業鏈，產業發展正煥發勃勃生機。 松花石是吉林省特產，也是中國國家地理標誌產品。白山市江源區是松花石主產地，礦藏資源十分豐富，現已發現三條礦脈和七個礦坑群，被授予「中國松花石之鄉」稱號。 「我們積極培育產業發展空間，成功打造了江源長白山松花石博物館和奇石文化城，同時也被列為吉林省文化產業示範園區。」白山市江源區文化廣播電視和旅遊局局長王晶告訴記者，通過舉辦雕刻大賽、組建大師工作室、師徒傳承、非遺傳承等一系列措施，該區培育近千名雕刻人才。目前，江源區已成為吉林松花石產品集散地、全國松花石特色文化風向標。 據介紹，目前，江源區從事松花石生產加工、經營銷售及配套服務的實體企業近百戶，從業人員近千人，文創產品遠銷日本、韓國。在文化版權的創新與融合中，江源松花石產業逐步構建起涵蓋原料開採、創意設計、工藝製造、文旅融合的全產業鏈發展體系。 「我們是全國唯一一座以弘揚松花石文化為主題的專題博物館，目前共有藏品600餘件。我們不僅在館內展陳，還會定期開展各類體驗和研學活動，並經常攜藏品參加各大展會，希望能夠宣傳推介好松花石文化和非遺技藝。」白山市江源長白山松花石博物館館長劉丹說。 為進一步開拓松花石製品的市場銷路，江源區積極對接，推動松花硯、松花石旅遊紀念品、茶具、擺件等松花石文創產品作為「長白山禮物」走進機場、景區、高速服務區等人員密集場所，方便遊客觀賞、選購。目前，當地正在研發以「長白山雲頂天宮」「盜墓筆記」「龍生九子」等故事系列的松花石潮玩、挖盲盒尋寶、拓印等青少年沉浸式體驗套盒產品和硯產品，持續推動松花石文創產品從以往大而貴的產品向小而精的文創產品轉化。 今年6月，江源區入選全國民間文藝版權保護與促進試點地區，成為吉林省唯一獲此資格的縣區。江源區委宣傳部副部長郭航成表示，接下來，該區將進一步深化民間文藝版權保護工作，計劃將版權登記服務引入產業園區，並完善松花石文創版權庫，加強對文創產品設計、開發等環節的版權保護，助力松花石產業實現高質量發展。
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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