【眾行致遠】習言道｜「上海精神」是我們共同的財富
2026-01-05 13:57 1,986次浏览青島8月14日電(張孝鵬)「啤酒代表一種生活方式。結束一天的忙碌，與朋友小酌幾杯、聊聊天，是種享受。」夜幕降臨，海風拂過，在青島西海岸新區金沙灘啤酒城的1903時光精釀工坊露臺，來自德國的盧卡斯淺嘗一口啤酒後說道。 在他身後，無人機秀在海天之間變幻，最終匯成「第35屆青島國際啤酒節」的光影字樣，點亮了夜空。本屆啤酒節由青島市政府主辦，為期30天。作為該啤酒節西海岸會場，金沙灘啤酒城憑藉「國際範、體驗感、文化味」，為海內外遊客解鎖濱海生活新體驗。 7月19日，海內外遊客在金沙灘啤酒城內暢飲。劉元波 攝 國際範：繪出「全球啤酒風情圖鑑」 作為世界四大啤酒節之一，本屆啤酒節匯集來自40餘個國家的超2300款啤酒，繪出一幅「全球啤酒風情圖鑑」。本屆啤酒節期間，金沙灘啤酒城成為「微縮地球村」，不同品類的啤酒、多元的文化在此展開對話。 「金花獎精釀大賽」是本屆啤酒節的重要活動，吸引海內外400餘個品牌、2000餘款啤酒參賽。「世界是彩色的，如同我們的啤酒，你總能找到令自己開懷的那一款。」大賽負責人褚嘉欣表示，比賽旨在通過交流與比較，促進全球啤酒文化的融合共生。 對傳統賽事的升級，則讓金沙灘啤酒城成為國際化「秀場」：酒王爭霸賽吸引20餘國選手同臺競技，成為國際文化交流的平臺；啤酒歡樂女神賽事引入世界環球小姐評審標準，搭建起本土文化對話國際舞臺的橋梁。 此外，本屆啤酒節期間，阿根廷MALEVO舞團的《烈焰之巔》、俄羅斯空政歌舞團的《勝利之歌》等20場演出在金沙灘啤酒城中心舞臺輪番上演，海內外頂尖藝術的匯聚，將本屆啤酒節升級為藝術互鑑平臺。 8月8日，遊客在金沙灘啤酒城內觀看無人機表演。張孝鵬 攝 體驗感：氛圍更新帶來「沉浸」體驗 夜空中靈動的無人機表演，虛實交織的AR互動，創造視覺奇觀的裸眼3D……入夜後的金沙灘啤酒城光影流轉，伴隨清脆的碰杯聲化身為「歡樂的海洋」。 「越是常來，越能感受到每一屆的新意。」家住金沙灘啤酒城周邊的青島西海岸新區市民張裕，對該啤酒城的最大感受是「新」。「啤酒城不一樣的氛圍，讓每個夜晚都充滿新鮮感。」他認為，該啤酒節之所以享譽全球，既源於啤酒文化的交融共生，也在於對氛圍持續更新。 作為國家級旅遊休閒街區，金沙灘啤酒城的建築以德國巴伐利亞風情為核心，並圍繞啤酒文化主題，集休閒、娛樂、餐飲等功能於一體，形成獨具特色的海濱景觀。 在金沙灘啤酒城，遊客能沉浸式體驗啤酒主題的各類場景。青西金啤精釀體驗館內，遊客可以通過全程可視化生產線，體驗啤酒從麥芽到酒杯的「誕生」；在啤酒文化博物館，遊客通過親身互動，深度感受啤酒文明史；啤酒節期間每日進行的藝術巡遊則帶來"視覺+藝術"的雙重體驗，成為金沙灘啤酒城「流動的風景線」。 7月19日，金沙灘啤酒城內遊人如織。(無人機照片)青島西海岸新區工委宣傳部供圖 文化味：歷史底蘊與現代活力並存 「德國與中國的啤酒風味各異，但都是傳遞歡樂。」盧卡斯認為，不同的啤酒文化折射著不同的生活方式，但其核心追求殊途同歸。「這正是我體驗不同啤酒文化後的感悟。」他說。 以啤酒聞名的青島已將啤酒文化融入「城市基因」，青島國際啤酒節不僅聚焦不同啤酒文化的對話，也成為其城市本土文化的綜合展示窗口。 本屆啤酒節，金沙灘啤酒城內的「山海匠韻·哈皮手造薈」活動讓磚刻拓印、古法制香等傳統手工藝走出博物館，成為可觸摸、可體驗的活態文化；「醉美西海岸」文旅展區則將茶藝、硯文化與「太空艙酒店」共同展示，勾勒出歷史底蘊與現代活力並存的文化圖景。 「啤酒節這張閃亮的名片，為青島經濟文化等領域的發展注入了強勁動力。」青島國際啤酒節資深顧問、山東財經大學特聘教授林醒愚認為，該啤酒節的傳承與發展是一部特色鮮明的文旅節慶進化史，影響深遠。「它是城市啤酒文化的集大成者，放大了啤酒文化與城市個性的張力，使之成為一張富有魅力的世界名片。」(完)
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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