安徽發出「汽車研學」邀約：一場駛向未來的精彩「路演」
2026-01-06 09:28 9,586次浏览集體出圈的「江蘇十三太保」，引爆了江蘇的文旅消費市場。據悉，「蘇超」前六輪江蘇線下監測的旅遊、出行、餐飲、住宿、體育五個場景合計實現服務營收379.6億元，同比增長42.7%。這張亮眼的成績單，證明了「蘇超」不僅僅是一場體育盛宴，更成為了驅動城市發展的經濟新引擎。 近年來，從「村BA」式的鄉土狂歡到蘇超聯賽走進國際視野，這種以賽事為支點撬動城市升級的模式，正在書寫新時代的「城市發展新劇本」。 賽事賦能，重塑城市品牌的「新名片」。「注意力經濟」的爆發並非偶然。通過賽事，一個城市能夠展示其現代化的基礎設施、高效的組織能力和獨特的文化魅力，從而提升知名度和美譽度。賽事也能推動城市基礎設施的全面升級，如交通、住宿、餐飲等，為一地的長期發展奠定堅實基礎。通過衛星轉播、數字媒體等現代傳播矩陣，即使遠在深山的賽事亦可將城市IP深深植入全球受眾腦海。每一場頂級賽事都是城市遞給世界的全息名片。 文化融合，激活本土基因的新創意。賽事不僅是競技場，更是傳統文化DNA的活化實驗室。貴州臺盤村將苗族銀飾、侗族大歌融入「村BA」中場表演，使籃球賽變身民族文化嘉年華。這種「體育+非遺」的混搭模式，類似成都大運會推廣活動中出現的「熊貓動動操」表演，讓傳統與現代在運動中對話，碰撞出獨特的火花，也為社會發展注入新活力。多地實踐表明，將傳統體育項目如龍舟競渡與現代水上運動項目相互借鑑，或將傳統武術與現代體育舞蹈相結合等具有鮮明文化印記的賽事，遊客復遊率顯著高於普通賽事。賽事經濟正日益成為城市特色文化煥發新生的催化酶。 不拘一格，打造居民生活的「幸福源」。「發展為了人民、發展依靠人民、發展成果由人民共享」，賽事的終極價值，在於讓市民成為最大受益者。賽事舉辦能夠帶動相關產業發展，創造更多的就業機會和收入來源；能夠豐富居民的文化生活，提升居民的健康水平；還能夠增強市民的歸屬感和榮譽感，促進城市的凝聚力和向心力。杭州市商務社區街頭籃球爭霸賽讓打工人濟濟一堂，2025北京田徑街頭挑戰賽帶動社區居民廣泛參與體育運動……人們奔跑的不僅是賽道，更是對城市的熱愛和對未來的期許。 當煙花在終場哨聲中綻放，賽事的價值早已超越比賽本身。它讓城市從地理名詞變為情感符號，使文化記憶轉化為當代敘事，將市民觀眾升級為共建主角。賽事經濟挖掘本地文化基因、結合現代科技手段、與城市經濟深度融合，回應人民對美好生活的嚮往，以實現可持續發展。(人民網 仝宗莉)
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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