這些年輕人為何愛上觀鳥
2025-12-23 02:35 9,635次浏览紅河8月8日電(李柏濤)「兩千年儒學，一家人建水。」合影時，這句朗朗上口的口號一響起，便引得各地遊客駐足稱讚。這是臺灣時事評論員黎建南靈機一動的巧思——熟悉他媒體評論的人或許早有預料。被稱作「黎老大」的他，向來擅長創作押韻又詼諧的打油詩，而這天，他把這項特長帶到了雲南、帶到了建水，也帶進了建水文廟。 建水文廟的祭孔儀式莊重肅穆。李柏濤 攝 立秋後的建水，氣候清爽宜人，綿綿細雨滋養著這座有著深厚歷史的滇南古城。8月8日，第三屆「情牽兩岸·滇臺同行」暨臺灣網絡新媒體人云南紅河州採訪活動走進建水文廟，讓參與者接受了一場傳統文化的洗禮。 建水文廟始建於元代(公元1285年)，至今恰好740年，是大陸現存規模較大、保存較完整的文廟之一，也是舉行祭孔儀式的重要場所。 正衣冠、點聖火、鳴禮炮、抬聖像、奏禮樂、讀祭文，迎聖、初獻……來自新竹清華大學的研二學生王同學是首次參與這樣莊重肅穆的祭孔儀式，「此前對孔子的了解僅停留在課本層面，親身經歷後，才真切感受到中華傳統禮儀的厚重底蘊。」 8月8日，第三屆「情牽兩岸·滇臺同行」暨臺灣網絡新媒體人云南紅河州採訪活動走進建水文廟。圖為臺灣網絡新媒體人與臺灣青年參加祭孔儀式。李柏濤 攝 竹笛、簫、嗩吶、二胡、揚琴、古箏、鼓、鑼、雲鑼、阮……多種民族樂器合奏的禮樂，給上海交通大學的臺灣學生林同學留下了深刻印象。她坦言，沉浸式參與祭孔儀式，讓中華文化變得具體可感，也讓她體會到年輕人參與傳統禮樂傳承的重要意義。 張晉維是建水文廟的「金牌講解員」，出於對家鄉和中華文化的熱愛，她畢業後回到建水工作。用她的話說，「接待過的臺灣遊客早已數不清。」她回憶起幾年前遇到的一位臺灣女歷史老師，講解過程中，對方不時提出有深度的問題，這讓她深切感受到臺灣同胞對傳承中華文化的重視。 「建水文廟如此受臺灣遊客喜愛，不正是兩岸同胞文化同根、血脈同源的最佳佐證嗎？」張晉維說，臺灣同胞是我們的親人，歡迎他們常來雲南、來建水「走親戚」。這也更激勵著講解員們深耕傳統文化，講好祖國大陸的發展故事，做好合格的中華文化傳播者。 王同學也感慨，實地走訪大陸的文化場所，才能有機會觸摸到「活」的傳統文化。「希望更多臺灣年輕人能積極加入這類交流活動，投身到傳統文化的傳承與延續中。」 「大陸把中華傳統文化保護得很好！」黎建南表示，臺灣年輕人有機會在建水親歷較完整的祭孔儀式，補上「缺失的那一課」。「人無禮則不生，事無禮則不成。」他引用儒家對「禮」的闡釋，希望臺灣年輕人能從中探尋蘊藏的文化精髓與細節。(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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