福州8月12日電 (高坤穎 劉其燚)「我會在這個作品上描繪出一幅臺灣藍鵲落在福州榕樹上的畫面,寓意『良禽擇木而棲』。」12日,在福建省福州市羅源縣圖書館二樓,臺胞、國家級非物質文化遺產代表性項目福州脫胎漆器髹飾技藝福建省級非物質文化遺產代表性傳承人黃守堃看著尚未完成的作品《團圓》如是說。 當天,「同心羅源 漆彩閩臺」2025羅臺漆藝聯展啟動儀式在此舉行,本次聯展吸引閩臺兩地手工藝者踴躍參加,匯聚了100餘件閩臺漆藝精品及文創產品。 12日,「同心羅源 漆彩閩臺」2025羅臺漆藝聯展啟動儀式在福州羅源舉行。劉其燚 攝 「過去羅源也有漆器手藝人,古建築裝飾和老家具上仍能找到他們的痕跡,但技藝少有傳承。」漆藝創作者阮聿璟對傳承中斷表示遺憾,同時表達了在羅源發揚漆藝的決心:「希望通過這次展覽,多向臺灣老師學習。」 福州髹漆全皮箱製作手藝人何巍為聯展準備了多件作品。其中一件漆藝皮包尤為引人注目。「這是2020年我和守堃老師合作的成果,我們認識快10年了。」何巍表示,皮料做胎體的漆器在大陸很少見,起初嘗試時處處碰壁,「守堃老師給了我很多啟發,這件作品是兩岸智慧的結晶。」 黃守堃設計並製作的黑色茶盤也頗為亮眼,其造型為寶島臺灣,上面錯落分布著百家姓文字。「邀請朋友用這個茶盤泡茶時,能自然打開話題,比如『我姓劉,臺灣哪裡劉姓人多』。聊著聊著,就能體會到閩臺同根同源、血脈相連的情誼。」黃守堃說,自2017年定居福建以來,他從未覺得與大陸同胞有隔閡。 活動現場,一群小朋友正跟著家長製作紙胎蘑菇漆器,黃守堃彎腰指導,笑容滿面。羅源縣起步鎮有「中國秀珍菇之鄉」的美譽,黃守堃將造紙工藝等技法與當地菌菇文化結合,設計出製作難度較低的菌菇造型紙胎漆器。聯展啟動當天,他帶齊課程原材料,引導親子共同創作。 「為不辜負大家的熱情,我們會分階段輪流展出部分展品,以『作品接力』形式完成本次展覽。」本次聯展策展人、羅源縣文化體育和旅遊局文化市場綜合執法大隊教導員陳雯表示,這樣既能讓所有作品獲得展示機會,也能保持觀眾的新鮮感。(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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