繽紛公教活動「助燃」山東暑期「美術館熱」
2026-01-21 13:34 1,218次浏览杭州8月13日電 題：浙江鄉村博物館傳承鄉土文化助力多業態發展 作者 林波 近日，在浙江省杭州市餘杭區中泰街道紫荊村的中泰竹笛展示館內，遊客正通過互動影像體驗千年竹笛製作技藝。 「原來做出一根好笛子，需要經歷72道工序。」湖州遊客李薇帶著8歲的女兒在中泰竹笛展示館體驗了竹笛製作，「女兒說她想學習吹笛子，我非常支持」。 8月7日，從空中俯瞰中泰竹笛展示館。(無人機照片) 林波 攝 中泰街道是「中國竹笛之鄉」，全球每100支演奏竹笛中，至少有85支產自這裡。 「中泰竹笛展示館成立於2021年，從空中俯瞰就像是一個哨子，現在是浙江省五星級鄉村博物館。」該館館長施重陽表示，在這裡，除了學習竹笛製作技藝，還能了解中泰竹笛產業發展史、中國竹笛歷史。 從「賣竹笛」到「賣文化」，當地通過鄉村博物館不斷挖掘、傳承與轉化鄉土文化的獨特價值。 2021年9月，中國國家文物局將浙江列為中國全國鄉村博物館建設試點省份之一。同年，浙江將「鄉村博物館建設」納入《浙江省文物博物館事業發展「十四五」規劃》，提出「新建鄉村博物館(展示館)1000家」的目標。 「這些與基層民眾零距離的鄉村博物館，是傳承鄉村在地文化、展示地方文化內涵的重要載體，也是探索博物館公共服務直達基層的創新實踐。」浙江省文物局相關負責人表示。 截至目前，浙江省已建成鄉村博物館926家，實現市、縣全覆蓋，內容涵蓋鄉村記憶、民俗風情等多種主題。 7月31日，遊客打卡謝晉故裡·鄉村電影博物館。 曹丹 攝 位於紹興市上虞區謝塘鎮晉生村的謝晉故裡·鄉村電影博物館，由謝塘鎮聯手上海電影博物館打造。 「這裡打造了8個功能各不相同的電影主題公共空間，以著名導演謝晉作品為核心，又延伸至整個電影藝術，是一個集展覽、社交、打卡、閱讀等業態的複合型新型文化消費園區。」該博物館相關負責人表示，隨著鄉村旅遊的發展，遊客對「差異化體驗」要求日益提高，他們通過鄉村博物館這一平臺，圍繞「謝晉故裡」IP，希望賦能鄉村更多業態。 鄉村博物館也在探索如何長效、持久運營。 「我們利用VR、AR等技術，將館內陳列的老物件變得生動活潑，為遊客提供沉浸式體驗。」施重陽表示，「村博」要更注重遊客的互動性和情緒價值，圍繞一根小小的竹子，該館推出集產、學、研、遊於一體的路線，成功吸引年輕人的目光。 謝晉故裡·鄉村電影博物館近期推出沉浸式劇本活動，利用片場內現有的復古風格特色場館，推出「I人版」「E人版」互動遊戲，獲得年輕人青睞。 中國人民大學藝術學院教授叢志強受訪時表示，鄉村博物館因體量較小、人流較少等原因，無法走城市博物館的發展路子。 他建議，引入文化產業運營師等人才提高鄉村博物館造血能力，將鄉村博物館從單純的展示功能向多元文化產業轉變。「可以通過『博物館+百業』模式，實現以業養館、業館互利，如『博物館+咖啡』『博物館+民宿』等。」(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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