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2025-12-20 21:29 7,926次浏览北京8月9日電 (記者 孫自法)由湖北省文物考古研究院編著、科學出版社出版的《隨州周家寨漢墓簡牘》8月9日在北京首發，新書進一步從術數史、風俗史、社會史等角度展現西漢時期的社會細節。 考古發掘出土簡牘文獻的重要收穫 《隨州周家寨漢墓簡牘》圖書為8開本上、下兩冊，上冊對年代跨度為西漢早期後段到西漢中期的周家寨墓地的21座漢墓進行全面闡述；下冊則整理公布編號M8墓地出土的全部簡牘內容，包含《日書》《文書》《告地書》《籤牌》4類。 8月9日，《隨州周家寨漢墓簡牘》新書發布暨學術座談會在北京舉行。記者 孫自法 攝 周家寨漢墓出土簡牘保存良好，內容豐富，書法精美，學術價值重大，是中國近年來考古發掘出土簡牘文獻的又一次重要收穫。簡牘主體內容為《日書》，經綴合、編連後總數為502枚，可分為78篇，其中57篇為原有篇題，涉及古人的衣食、居處、出行、婚嫁、農事、仕宦、生死、鬼神等社會生活與信仰方面的宜忌與選擇。其中，帶有樸素唯物思想的批判日書的文字內容也出現在M8墓地竹簡之中。 對構建漢代考古年代序列意義重大 作為中國2021-2035年國家古籍工作規劃重點出版項目、簡牘高質量整理出版工程項目等重要成果，《隨州周家寨漢墓簡牘》通過對簡牘的科學發掘和精細化整理，為脆弱簡牘的保護研究提供新的實踐範本。同時，《日書》等新的考古資料問世，有望推動學界重新評估術數在漢代社會的影響力。 據對出土的《告地書》木牘文字進行分析，周家寨墓地應與西漢桃侯國的公共墓地有關，M8墓地下葬年代、墓主身份明確，對於構建江漢地區乃至全國漢代考古年代序列具有重要意義，對研究西漢侯國地理制度及其歷史演變也大有裨益。 8月9日，《隨州周家寨漢墓簡牘》新書發布暨學術座談會在北京舉行。記者 孫自法 攝 2000年，位於湖北隨州西北郊的孔家坡墓地曾出土一批西漢前期《日書》。2014年，在與之毗鄰的周家寨墓地再次出土一批西漢前期《日書》以及一枚記載桃侯國內容的紀年木牘《告地書》。這兩批出土年代、內容都非常接近的《日書》尚屬全國孤例，堪稱「隨州日書雙璧」。 提供漢代思想文化研究第一手資料 《隨州周家寨漢墓簡牘》新書發布暨學術座談會當天舉行，中國古蹟遺址保護協會理事長宋新潮、中國古文字研究會會長吳振武分别致賀信。宋新潮指出，這批簡牘不僅確認了西漢桃侯國的地理位置，其豐富的《日書》內容更為研究漢代社會思想、術數文化提供了珍貴的第一手資料。吳振武表示，《日書》這類術數內容資料，可以直接反映當時社會的思想和文化，對於復原古代中國人的日常生活、考察古代中國人的認知水平，都具有非常重要的價值。 座談會上，簡牘發掘、整理、出版團隊與來自中國社會科學院考古研究所、北京大學、武漢大學等專家學者代表進行交流研討認為，《隨州周家寨漢墓簡牘》也是一份考古報告，其多學科協同的科技考古研究，代表著考古材料整理研究的方向，也豐富了對漢代考古的認識。 8月9日，《隨州周家寨漢墓簡牘》新書發布暨學術座談會在北京舉行，與會專家學者代表合影。記者 孫自法 攝 他們表示，湖北歷年共出土戰國楚簡、秦漢至六朝簡牘3.5萬餘枚，具有數量批次眾多、時代序列完備、文本內涵豐富的顯著特點，因此是簡牘的出土重地、保護要地和研究高地。 據湖北省文化和旅遊廳透露，2025年正值湖北江陵望山楚簡出土60周年、雲夢睡虎地秦簡出土50周年，湖北將舉辦「睡虎地秦簡出土50周年國際學術研討會」，推動文明對話，促進交流互鑑。(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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