文脈華章丨暑期「博物館熱」，跟著總書記探尋中華文明
2026-02-24 13:21 2,321次浏览本報訊(記者吳楊澤)「現在我們為轄區縣級以上文物保護單位全部配備了文管員，還專門出臺了相應的管理辦法。同時，我們會定期對轄區歷史文化遺址等進行檢查，一旦發現問題將及時上報並組織修繕保護。」近日，山西省呂梁市離石區文化和旅遊局工作人員向該區檢察院檢察官介紹收到檢察建議後的整改成果。 作為晉綏抗日根據地核心區域之一，呂梁市離石區現在冊備案的抗戰遺址及烈士紀念設施共17處，其中2處為省級文物保護單位。今年4月，離石區檢察院收到「益心為公」志願者提供的線索，反映轄區內部分抗戰遺址破損嚴重，存在安全隱患。經實地摸排，該院檢察官發現轄區多處抗戰遺址和烈士紀念設施普遍存在保護措施缺失、管理維護缺位的問題。 其中兩處省級文物保護單位問題尤為突出。第二戰區民族革命戰爭戰地總動員委員會(下稱「戰地總動員委員會」)舊址曾留下劉少奇、賀龍等老一輩革命家的戰鬥足跡，存在未設置保護標誌，建築垃圾堆積，基本防護措施缺失等問題。紅色文化遺址離石烈士樓同樣存在無保護標誌、防護措施不到位等問題。 根據《山西省紅色文化遺址保護利用條例》的相關規定，離石區檢察院於6月29日決定啟動公益訴訟立案程序。在全面調取17處抗戰遺址及烈士紀念設施的相關歷史資料基礎上，該院細緻深入、紮實精準地開展調查工作，同時邀請人大代表、文物保護專業人士全程參與現場勘查、實地走訪。7月16日，該院組織召開聽證會，邀請相關行政部門工作人員及人民監督員參加。廣泛徵求各方意見後，該院於7月25日公開宣告送達檢察建議，建議相關單位對各自監管職責範圍內的紅色文化遺址及時採取相關保護措施，制定保護方案，落實保護責任人制度；同時建立健全紅色文化遺址日常維護管理的長效機制，定期對轄區內的紅色文化遺址存在的問題進行檢查監督，及時消除安全隱患。 相關部門收到檢察建議後，成立工作專班，制定紅色文化遺址保護修繕工程設計方案，開展修繕工作。目前，戰地總動員委員會舊址、離石烈士樓等紅色遺址的修繕加固工作已基本完成，周邊違建全部拆除，建築垃圾全部清理乾淨，防盜、防火等基本防護措施配備齊全，17處紅色遺址均設立了保護責任人公示牌，警示標識、防護圍欄和教育宣傳展板煥然一新。
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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