習語｜鍛鍊身體是「磨刀不誤砍柴工」
2026-01-25 11:19 7,593次浏览杭州8月8日電(林波)「街頭小販頭頂著成堆的商品穿梭在車流中，Tecno的商店、China Mall的燈火……中非合作早已滲透進這片土地的毛細血管。」浙江大學在讀博士生李璐欣在「西非實踐筆記」中寫道——這些畫面讓她明白，共建「一帶一路」倡議改變了無數普通人的生活。 李璐欣的這段感悟，是中國高校學子暑期走出國門、觸摸真實世界的深刻縮影。 近日，一支來自浙江大學經濟學院的實踐團跨越一萬兩千多公裡，深入西非加納與奈及利亞，走進大學課堂、參訪中資企業、體驗當地文化，用腳步丈量這片充滿活力的土地，也用專業視角觀察中非合作的脈搏。 近日，浙江大學經濟學院實踐團與非洲師生合影。 (浙江大學供圖) 超越「原始想像」：青年視野在碰撞中「校準」 出發前，「原始而神秘」是不少學子對非洲的模糊想像。 浙江大學碩士生洪啟航坦言心中曾充滿忐忑，但降落在加納首都阿克拉後，顧慮迅速被熱情擊碎。 獨立廣場偶遇當地電視臺記者，受邀觀看加納小姐選美；加納大學孔子學院裡座無虛席的漢語課堂、剪窗花時非洲同學眼中的光亮……這些細節在重塑著洪啟航的認知——「膚色不同，笑容相似」。 臨別時，他將印著中文「飯搭子」的可樂送給當地記者，收穫了跨越大陸的情誼。他說：「面紗褪去，非洲未失神秘，反而賦予了『和而不同』的文明互鑑更多『血肉』。」 浙江大學碩士生何城楷則敏銳捕捉到阿克拉的複雜肌理：擁堵的「Tro-Tro」小巴與網約車並行，頭頂貨物穿梭車流的小販與別墅區共存。 最讓何城楷印象深刻的是當地人對足球的熱情：「足球運動無處不在。」而打動他的是當地人的樂觀與堅韌，「從街頭小販到自習室裡的學子，都讓我深刻體會到這裡的堅韌、包容和希望。走出去本身，就是破除刻板印象、建立立體認知的必修課。」 近日，實踐團成員用鏡頭記錄隨處可見的足球少年。 (浙江大學供圖) 穿透「知識時差」：學術合作在對話中重構 對於浙江大學在讀博士生夏藝文而言，此行是一次深刻的「被看見」之旅。她敏銳地察覺了「知識的時間差」帶來的張力：西方文獻中的概念未必適用於非洲土壤，而非洲學者關切的「經濟自主性」等議題，又促使中國學子反觀自身學術訓練的盲區。 「這種差異不是隔閡，而是合作真正的起點。」她認為，中非高校合作不應止於項目堆砌，而應置於「全球南方知識建構」語境下，展開「互為主體、共建共生」的知識協商。 夏藝文的思考，也是加納大學孔子學院中方院長王吉民近年來在呼籲的。 王吉民表示，近年來非洲青年對中國的發展模式和中國文化表現出高度興趣，但仍缺乏平等、有效、真實交流的載體與渠道，「面對非洲青年對中國的興趣，我們需要提供的不是一種『標準答案』。現在的問題不是缺乏信息，而是缺乏面對面對話、缺乏走出屏幕與資料的真實交流。」 他呼籲更多中國青年學者走出熟悉的理論體系和「文字」課堂，深入非洲社會一線，在實地調研與真實互動中重構跨文化理解的邏輯與方式，「對於國內的青年學者們來說，走出來，永遠比遠程想像中的學術研究更有力。」 近日，實踐團成員走進當地電視臺。 (浙江大學供圖) 超越「單邊輸出」：高校教育在互鑑中升華 在全球化背景下，推動跨文化交流與實踐學習成為中國高校在「育人」路上的重點之一。 在浙江大學經濟學院百人計劃研究員袁松看來，通過「走出去」感知不同文化背景下的治理邏輯、市場結構和社會互動，師生可以發現教學內容與現實需求之間的差距，進而推動課程改革與實踐教學創新，提高人才培養的實用性和前瞻性。 「當袁松教授介紹浙江大學經濟學院MPCE項目時，奈及利亞青年Petra眼中閃爍的不僅是留學意向，更有對發展知識體系重構的渴望。」浙江大學經濟學院團委副書記沈豔表示，在看到當地青年把去中國學習深造作為一個理想時，她的內心很受觸動，「在非洲青年認知中，中國經驗提供了一種『去依附性現代化』的參照，他們正通過中國視角，拓展『發展即自由』的內涵。」 如今，沈豔也欣喜地看到，越來越多的非洲青年選擇來到中國學習、工作和生活。 浙江大學經濟學院黨委書記兼副院長王義中將這趟「走出去」的課程視為一堂鮮活的「大課」。他認為，培養具有「大問題意識」和「世界眼光」的新時代經濟學人，絕非紙上談兵，「當青年真正踏入異國土地，與西非同齡人『真誠對話未來』，才能讓『經世濟民』的情懷和『中國特色經濟學家精神』從理念沉澱為血脈中的『方向感』。」 浙江大學並非中國高校走向廣闊世界的個案。在全球化時代，如何有效連結全球、培養具有國際勝任力的人才，已成為中國高等教育的共同課題。(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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