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2025-12-18 09:14 5,761次浏览2025 年 8 月 8 日，「人生短藝術長 —— 豐子愷藝術展」 在上海程十髮美術館開幕。此次展覽作為上海中國畫院成立 65 周年系列活動的重要組成部分，由上海中國畫院與豐子愷研究會聯合主辦。 據介紹，本次展覽精心遴選了近 200 件珍貴展品，涵蓋豐子愷先生的繪畫、書法作品，以及他生前使用過的文房用品、手稿、書籍等文獻資料。其中，多件家藏作品為首次公開面世，通過豐富的展品立體呈現了豐子愷精彩的藝術人生。 上海中國畫院籌建於 1956 年，1960 年正式成立，成立之初便匯聚了中國近現代美術史上的眾多名家。作為畫院首任院長，豐子愷先生兼具畫家、書法家、翻譯家、散文家等多重身份，其藝術成就卓越，人格魅力高尚。他師從弘一法師（李叔同），繪畫作品天真爛漫、妙趣橫生，畫面親切溫暖；書法作品質樸淡雅、古拙簡約，深受廣大人民群眾喜愛。 豐子愷研究會會長、豐子愷之孫豐羽在開幕式致辭中提到，豐子愷出生於變法維新的戊戌年代，成長於不同的歷史時期，無論時代如何變遷，其作品始終體現著 「詩意之心、赤子之心、悲憫之心、愛國之心」。 這四顆心也造就了其作品 「中正平合」 的特點：「中」 即中式、傳統、有中國特色；「正」 即正面、正義、有正氣與正能量；「平」 即平淡、平靜、平和、平易近人；「合」 即融合、結合、統合，實現了東西方藝術、義理與趣致、陽春白雪與大眾文化的融合。 展覽正以這 「四顆心」 為脈絡，分為四個板塊：「詩意之心」 板塊展現了豐子愷作為 「多愁善感的詩人」 的一面，其漫畫既有對古典詩詞的生動闡發，也有對現實生活的詩意表達，詩既是創作素材，也是藝術本色。 「赤子之心」 板塊呈現了他對兒童純真的讚美，以及對成人世界虛偽的批判，「真」 是他的為人之道與為藝之則。 「悲憫之心」 板塊通過《護生畫集》等作品，體現了他悲天憫人、愛惜生命、倡導和平的理念，「愛」 是其生命底色與藝術基調。 「愛國之心」 板塊則展示了他在抗戰時期以筆為槍宣傳抗戰，以及和平時期歌頌祖國與人民的作品，「國」 是他深愛的熱土與永恆的家園。 展覽的前言寫到，豐子愷是中國現代漫畫的開創者，也是中國畫由傳統向現代轉型的傑出代表。他繼承中國畫的寫意傳統與詩意內核，以簡筆水墨表現日常瑣事，講究以書入畫、畫中有詩，作品簡潔明快、平實雋永，在中國現代繪畫史上獨樹一幟。 豐子愷的藝術理念深刻而獨特，他曾說：「我們在藝術的生活中，可以瞥見『無限』的姿態，可以認識『永劫』的面目，即可以體驗人生的崇高、不朽，而發見生的意義與價值了。故西諺說：『人生短，藝術長。』」 這一理念也成為本次展覽主題的由來。 歷史上，眾多名家對豐子愷的藝術成就給予了高度評價。鄭振鐸認為他的畫能將人帶入詩的仙境；朱自清稱其漫畫如帶核兒的小詩；巴金則形容他有 「一顆純潔無垢的孩子的心」。 此次展覽為觀眾提供了深入了解豐子愷藝術魅力的契機，正如江鵬所言，希望通過展覽讓更多人感知豐子愷的藝術，更加熱愛中華優秀傳統文化。 開幕式上，豐羽以豐子愷最鍾愛的陶淵明詩句 「盛年不重來，一日難再晨。及時當勉勵，歲月不待人」 與在場嘉賓共勉，呼應了展覽 「人生短藝術長」 的主題，也寄託了對傳承藝術精神的期許。本次展覽將一直持續到今年的9月7日。展覽期間館方還策劃了一系列活動，幫助大眾更好地讀懂豐子愷，並且圍繞展覽開發了多款文創產品，希望將豐子愷的藝術之美延伸至生活的方方面面 。
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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