值得銘記的「東方佐爾格」
2025-11-22 17:40 1,539次浏览日前，上海徐匯漕河涇片區迎來一座充滿設計感的全新地標——鑫耀·光環Live二期建成。北區由日本建築大師隈研吾設計的「音宇宙LIVERSE」雙子星劇場，因外觀設計獨特且神似國家體育場（北京）而被譽為上海版「鳥巢」。「鳥巢」翻倍、加強版「鳥巢」、兩個「鳥巢」的獨特觀感，迅速吸引了人們關注和打卡，走紅社交網絡。徐匯漕河涇片區，全新落成的鑫耀·光環Live二期北區，日本建築大師隈研吾設計的「音宇宙LIVERSE」雙子星劇場，以參數化鋁板打造出「光之漣漪」藝術外觀，被稱為上海版「鳥巢」，吸引市民廣泛觀眾。 設計師巧妙運用現代建築手法，以交織靈動的鋼結構勾勒出極具張力的外立面，如鋼鐵枝蔓在空中自由舒展與編織，打造出極強的視覺標識性。這一獨特造型與北京國家體育場遙相呼應，卻更具未來科技氣息，展現了上海城市建築的前沿美學。作為融合辦公、商業、文化等多種業態的「垂直城市」綜合體，「鑫耀·光環Live」項目對城市功能布局進行了創新性探索。隈研吾大膽創新，以充滿動感的設計語言，延續其標誌性「負建築」哲學，主張建築應「消失」於環境而非凌駕自然。其設計靈感來源是以「飄帶」為原型，用數千塊參數化鋁板編織出流動的「光之漣漪」，陽光穿透孔隙形成動態光影，賦予建築流水般的視覺韻律。該建築外立面如交織的鋼鐵枝蔓，以靈動的曲線勾勒出極具張力的懸浮形態，外立面鋁板與鋼板的參數化組合突破傳統「盒子式」商業設計，白天呈現金屬質感，夜晚在燈光映襯下宛如巨型鳥巢並列，成為漕河涇科創園區門戶的視覺焦點。每天都有多人專程前來目睹這一上海版「鳥巢」拍照打卡。鑫耀·光環Live二期通過空中連橋與一期無縫銜接，共同構建成一個充滿活力的街區聚點。項目重點引入高品質辦公空間、國際美食、時尚零售、文化展覽及科技體驗等多元內容，致力於為區域人群提供工作、生活與休閒娛樂的高度融合體驗。 1
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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