流浪貓變身思南IP！萌寵經濟連結藝術人文與街區
2026-01-21 20:51 2,871次浏览立秋時節，第27屆上海讀書節「畫筆下的童年記憶」場景讀書會落地朵雲書院˙楓涇店。作家、畫家與30多組職工家庭齊聚一堂，以圖書《英子奶奶畫畫》為線索，品讀金山農民畫的非遺魅力，探索職工家庭親子溝通路徑，助力「職場父母」構築和諧家庭，傳遞書香文化，培育優良家風。 第27屆上海讀書節「畫筆下的童年記憶」場景讀書會「我不是『天才作家』，也沒有秘訣，我只是在畫畫的時候又變回了小孩子。」活動在青年讀者的誦讀聲中拉開帷幕。伴隨童趣音樂和畫面，大小讀者紛紛沉浸到《英子奶奶畫畫》的情境選段中。《英子奶奶畫畫》以明快的筆觸，描摹了金山農民畫畫家張新英的藝術人生。撰寫這本書的上海作協副主席殷健靈分享其創作緣起和走訪張新英的採風故事。退休後，張新英在畫家丈夫吳彤章的鼓勵下走上藝術道路的，創作前，她會讓思緒倒帶，回到童年、對話自我，再把真情訴諸筆端。在殷健靈看來，這份用心作畫的真誠十分寶貴，呵護這份孩童般的真誠，從生活土壤中汲取靈感，才能成就真正的藝術。 上海作協副主席殷健靈上海工匠、上海市非物質文化遺產項目金山農民畫代表性傳承人曹秀文與農民畫結緣50年，她展示了《採藥姑娘》《春意》《漁家樂》等作品，為讀者解析何為泥土裡長出的色彩，何為畫作中的勞動元素。上世紀七八十年代，程十髮、汪觀清、韓和平等一批畫家來到楓涇體驗生活，曾在楓涇鎮文化站居住、創作，教授當地人民繪畫技藝，培育了一批金山農民畫創作骨幹。朵雲書院·楓涇店所在地，正是楓涇鎮文化站舊址。「我就是從那個時候開始學畫的。」回到這個熟悉的地方，曹秀文笑道。 圓桌對談圓桌對談環節，金山區美術家協會副主席吳樹紅加入，共同探討職工家庭如何建立美學紐帶。當天還開展了藝術體驗活動，在畫家指導下，職工家庭同臺共繪「我的童年趣事」主題農民畫。優秀作品將陳列於書店「童心畫語」展區。 孩子們參與藝術體驗此次活動由上海市總工會主辦，上海市工人文化宮、金山區總工會、上海世紀出版集團、上海人民廣播電臺承辦，世紀朵雲、金山農民畫院、少年兒童出版社協辦。
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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