南美「美人魚」遊進中國：夢想在水下綻放
2026-01-03 03:19 3,521次浏览杭州8月12日電(曹丹)8月12日，「浙江踐行『綠水青山就是金山銀山』理念20年系列展」在浙江杭州的中國美術學院美術館開幕。本次展覽通過三大主題展覽，以藝術創作與學術研究相結合的方式，生動展現了生態文明建設的藝術表達，激活中華優秀傳統文化中的生態智慧。 8月12日，觀眾在「山水行動：新媒體影像裝置藝術展」現場拍照留念。曹丹 攝 2025年是浙江踐行「綠水青山就是金山銀山」理念20年。此次系列展包含「山水行動：新媒體影像裝置藝術展」「大地之歌·2025美麗中國紀事」「壁路薪傳：中國美術學院敦煌藝術藏品及文獻研究展」三大主題展覽，旨在通過不同藝術形式呈現中華優秀傳統文化的創造性轉化和創新性發展。 「山水行動：新媒體影像裝置藝術展」呈現了以中國美術學院跨媒體學院實驗藝術系主任高世強為首的創作團隊自2016年啟動的「山水行動」計劃成果。該展以「山水宣言」為序章，展示了《山水：富春江作為方法》《山水：如何度過夜晚》《山水：海山·南國》《山水：太行》等系列作品。這些作品通過數字影像技術，將中國傳統山水精神與當代藝術表達相結合，探索人與自然的關係。 中國美術學院院長餘旭紅表示：「『山水行動』是中國美術學院長年開展的影像創作研究計劃，旨在通過數字影像技術，將中國傳統山水精神轉化為當代藝術語言，向世界傳遞中國人的山水世界觀。」 「大地之歌·2025美麗中國紀事」展覽展示了中國美術學院美麗中國研究院成立以來的研究成果和實踐案例。展覽以矩陣式呈現2025年的百餘個「美麗中國藝術實踐案例」，從生態建設、自然守護、鄉土共築等多元視角，講述美麗中國建設的故事。 「壁路薪傳：中國美術學院敦煌藝術藏品及文獻研究展」分為「砥礪行」「薪火傳」「滿庭芳」三個部分，展出作品103件，文獻90餘件，凸顯以中國美術學院為代表的現當代高等美術教育機構對敦煌藝術的保護、研究和傳承歷程。 據悉，本次系列展覽將持續至10月8日。(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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