「黃昏戀」送「三金」分手後索要遭拒

2026-02-22 19:37 7,617次浏览

第七屆中國AFOL節(Adult Fans of LEGO)暨樂高玩家作品交流展將於本周末(8月9日-10日)在千年水鄉上海楓涇古鎮激情啟幕。本屆盛會不僅是亞洲樂高粉絲的頂級創意聚會,更將成為金山楓涇創新實踐「展遊聯動」微度假模式的重要契機,讓全球樂高愛好者在沉浸於積木藝術的同時,無縫暢遊上海樂高樂園度假區,體驗古鎮文化與現代創意的深度交融。作為亞洲第二個獲得樂高集團官方認證的玩家展會,AFOL節始終以「交流、分享、推廣樂高粉絲文化與創新」為宗旨。本次展會規模空前,匯聚了中國樂客、樂樂鎮的故事、樂構英雄會、粵樂匯、Kacha咔嚓攝影、福樂方塊、豫樂家七大樂高認證社區(LUG)的500餘件精彩作品,創歷年之最。展品涵蓋大型動態沙盤、震撼機甲雕塑、精美建築藝術、創意MOC設計、專業攝影作品及珍貴收藏品等全品類。尤為引人注目的是,超過100件來自1935至1978年間的古董樂高藏品將系統呈現樂高近一個世紀的創新曆程。為期兩天的活動遠不止於靜態展示。緊張刺激的樂高機器人格鬥賽和考驗創意的限時MOC創作賽將點燃現場競技激情。5場高質量專業分享會特邀樂高集團關聯團隊及全球知名AFOL達人,深入探討從靈感激發到結構力學的創作秘訣,為各層次愛好者解鎖樂高藝術的無限可能。中國AFOL節組委會相關負責人蔣晟暉強調:「AFOL節的核心價值在於構建一個珍貴的全球玩家面對面交流平臺,通過比賽、競技和分享,既滿足核心玩家深度切磋,也為普通遊客提供專屬互動體驗。」本屆AFOL節是楓涇推動「展遊聯動」微度假模式的典範。遊客在飽覽頂尖樂高作品之餘,可便捷前往毗鄰的上海樂高樂園度假區,享受沉浸式遊玩體驗。自樂高樂園落戶以來,楓涇已成功舉辦多項特色活動,文旅產業日趨多元。楓涇古鎮旅遊發展有限公司總經理沈軍表示:「我們成立『楓涇旅遊聯盟』,整合『吃、住、行、遊、購、娛』全要素。很期待這次通過AFOL節,將活動流量轉化為實際經濟增量,驅動餐飲、住宿、文創等產業鏈協同發展,加速推進『文旅商體展農』的深度融合。」

  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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