全球媒體聚焦丨俄羅斯媒體刊文：上合組織有望成為多極世界的重要支柱之一
2025-11-30 16:02 5,679次浏览北京8月10日電 題：不具名的助學金 作者 曾玥 葉子 不公開獲獎名單、不出具獲獎證書、不對受助者進行個人宣傳，一項擁有「三不」原則的「陳傳才助學金」，始於中國人民大學一對已故伉儷的遺願。 中國人民大學原中文系主任陳傳才與新聞學院副教授嶽同於1957年在人大相遇相識，後結為連理，自1978年起在校任教。二人一生無兒無女，晚年決定變賣房產，將賣房所得和畢生積蓄共360萬元悉數捐贈給中國人民大學文學院，用以資助貧困學生。 1999年陳傳才(右)、嶽同合照，攝於中國人民大學校園一角。(中國人民大學供圖) 陳傳才曾與癌症鬥爭十年。其好友、北京師範大學文學院教授趙勇在紀念文章中回憶，患病後的陳老，處之泰然，淡定如常。2018年，陳傳才逝世。嶽同說：「在醫院時我與陳老師就商量好了，等我走了，就把房子賣出的錢作為助學基金，資助貧困學生。」 後來在病榻上，嶽同仍反覆叮囑「要把錢用好，用到真正需要的孩子身上」。2024年，嶽同離世，留下遺願，喪事從簡。 為實現陳傳才、嶽同二人生前心願，陳傳才的學生們自發組織落實捐贈事宜，成立「陳傳才學生扶貧基金」，並特別設立「陳傳才助學金」，每年資助20名家庭經濟困難的全日制在校本科生開展學術交流、社會實踐等。據計算，這筆捐贈能持續發放48年，惠及近千名學子。 陳傳才的學生、中國人民大學文學院教授陳陽是參與落實捐贈事宜的一員。他向記者回憶，當得知陳傳才和嶽同的心願時，學生們都深受感動。儘管推進過程中遇到一些困難，但大家合力克服，最終不負恩師囑託。 2019年，嶽同(右一)向來家看望的志願者展示收藏的剪紙、中國畫作品。(中國人民大學供圖) 時至今日，陳陽仍對陳傳才、嶽同為人和治學的細節歷歷在目。 陳傳才在主管全系研究生教學培養工作時，開列了120部書目，要求學生三年內必須精讀40本學術專著。他堅持「嚴進嚴出」，要求文藝學學生必須要有「藝術感受力」「理論分析力」和「寫作基本功」。 1993年以後，陳傳才辭去中文系系主任的職務，專心從事學術研究和培養碩、博研究生的工作。他曾先後出版學術專著(教材)12部，主編大型類書和叢書兩套12本，並在重要報刊雜誌發表論文96篇。 「陳傳才先生對傳統理論有深厚的學養，但他從不固守成見，畫地為牢。」中國人民大學文學院教授金元浦如此評價。 中西文化之辨、中西文論傳統的繼承與創新問題曾一度困擾中文系學科建設和發展。陳傳才一直密切關注國內外理論發展的新動向，批判看待、合理吸收新觀念，並與自身體系融會貫通。他主張在馬克思主義哲學世界觀、方法論的指導下，「不斷地從人類文明的新創造(包括各種不同的理論、思路、方法)中獲得豐富和發展自身的思想資源和實踐經驗」。 陳老將其一生奉獻給了文藝理論教學和研究事業，嶽同則在新聞學領域深耕不輟，傳道授業解惑。 在中國人民大學新聞學院任教期間，嶽同主要講授新聞採訪、新聞寫作等專業課程。課堂上，她時常結合自身從事新聞寫作的實踐經驗剖析採寫方法，切中肯綮。 「只要新聞的政治意識、經濟意識和文化意識是來自廣闊、複雜、多變的時代變革的實踐，那就不管是從正面報導入手還是從批評反面和消極現象出發，抑或是進行歷史深度的開掘還是加以橫向的比較剖析，都必定能從不同角度和層次上觸動社會的神經，產生『一枝一葉總關情』的情感效應。」嶽同在其編撰的教材《新聞寫作論》中寫道。 陳傳才(右)、嶽同夫婦合照。(中國人民大學供圖) 在學術上潛心問道，在生活中抱樸守真，是許多學生對陳傳才、嶽同夫婦的共同印象。如果說杏壇耕耘數十載有如春風化雨，那麼以二人遺願設立的「不具名的助學金」，則延續著這份潤物無聲的關懷。 今年6月，「陳傳才助學金」完成首次評審與發放。一位受助學生匿名寫下感言：「這份低調而深沉的大愛，激勵著我在困境中堅守，在平凡中進步。往後的學習和生活中，我將延續您所傳承的意志，以謙遜與執著，守護文學的信念，用日益豐盈的所學，回報這份跨越時空的託付。」(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)
免责声明：本文内容与数据仅供参考，不构成投资建议，使用前请核实。据此操作，风险自担。
夜月视频直播
「活动」首次登录送新手大礼包
- 软件大小: 921.69MB
- 最后更新: 2025-11-30 16:02
- 最新版本: v4.10.15.14
- 文件格式: apk
- 应用分类:ios-Android 柠檬直播
- 使用语言: 中文
- : 需要联网
- 系统要求: 2.28以上
客服热线：134-8364-5189
9.1樱花ppt网站大片类似软件
猜你喜欢
47651
75413
38
2025-11-30 16:02
53129
61
2025-11-30 16:02
48765
68
2025-11-30 16:02
65473
75
2025-11-30 16:02
69514
25
2025-11-30 16:02
94235
56
2025-11-30 16:02
42678
69
2025-11-30 16:02
27648
52
2025-11-30 16:02
81492
68
2025-11-30 16:02
26518
69
2025-11-30 16:02
95
96
64923
37
26948
18
52137
57
91647
94
67913
76594
72
