「情牽雪域——陸昌進藏美術作品展」拉薩開幕 澳門藝術家赴藏採風交流
2026-01-27 11:23 6,124次浏览津門故裡，海河之畔，8月9日，「何以中國·和合共生」網絡主題宣傳活動將在天津古文化街啟幕。 津沽大地，海河奔湧。「和合」二字如躍動的音符，貫穿於這座歷史文化名城的現代華章之中。天津的文化建設，正以其獨特的城市稟賦，奏響了一曲傳統與現代交融、多元與創新共生的時代樂章。 大象新聞記者 王曉娜 攝 「和合」基因，深植於津門的文化血脈。作為九河下梢、拱衛京畿的重鎮，天津自古便是漕運樞紐與商貿要衝。五方雜處的地理位置，孕育了其海納百川、兼容並蓄的城市品格。從老城廂的青磚灰瓦到五大道的小洋樓群，從京韻大鼓的悠揚婉轉到西洋音樂的嫋嫋餘音——多元文化在此碰撞、交融、沉澱，早已將「和合」精神刻入城市的基因圖譜。這份獨特的歷史積澱，正是今日天津文化創新取之不盡、用之不竭的源泉。 傳承煥新，奏響津門文化新樂章。面對新時代的命題，天津並未將豐富的歷史遺存束之高閣，而是以創新的思維激活傳統，讓古老文脈在當代語境中綻放芳華。 空間賦能，老城煥發新生機。依託老城廂、五大道等歷史街區保護更新，天津巧妙地將歷史風貌與現代生活需求相融合。傳統街區不再是靜態的「博物館」，而是融入創意工坊、主題書店、精品民宿等新業態，成為市民生活與遊客體驗交織的文化場域。歷史空間在功能迭代中重獲生機，文化記憶在當代生活中得以延續。 大象新聞記者 王曉娜 攝 非遺活化，古藝綻放時代光。 從楊柳青年畫的數位化展示與創新應用，到泥人張彩塑技藝與現代設計的跨界合作；從傳統曲藝在線上線下平臺獲得年輕擁躉，到相聲茶館裡迸發的時代新段子——天津的非遺保護已超越「搶救式」留存，邁入創造性轉化、創新性發展的新階段。古老技藝在融入現代生活、對接市場需求中煥發出前所未有的活力。 大象新聞記者 王曉娜 攝 多元交響，舞臺唱響新津韻：天津大劇院、濱海文化中心等現代場館的落成，為國內外頂尖藝術交流提供了舞臺。更可貴的是，這座城市並未因追逐「高大上」而冷落本土特色。京劇、評劇、梆子等傳統戲曲與交響樂、現代舞、先鋒話劇同臺爭豔，共同編織出天津文化生態的豐富圖景，完美詮釋了「津門和合韻」的當代內涵。 當海河兩岸的流光溢彩映照著古老建築的滄桑輪廓，當劇場裡經久不息的掌聲為傳統曲藝與現代藝術共同響起，天津正以其深厚的文化底蘊和鮮活的創新實踐，譜寫著一曲動人心魄的「和合」新韻。(評論員 王珍珍)
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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