滬科研團隊因揭曉「聰明的植物如何提高營養吸收」獲獎
2026-01-29 11:01 5,976次浏览8月13日起，2025上海書展暨「書香中國」上海周正式開幕，除「雙主場」外，上海各區亦書香滿城。其中徐匯分會場圍繞「突破傳統書展邊界，打造『閱讀+』文化新生態」，推出多個板塊活動；從「尋光之夜」嘉年華，到「YUE 匯趣・天工開物」市集等，活動深度聯動電影、劇院、商圈及各大經典IP，讓閱讀與多元文化、消費場景碰撞融合。光影交融，「閱讀+」致敬電影百年徐家匯書院是滬上知名文化地標，被廣大書友親切地稱為「閱光寶盒」。每年書展期間，徐家匯書院精心舉辦的「尋光之夜」嘉年華活動，一直備受讀者期待。今年的「尋光之夜」書院嘉年華將於8月18日晚開啟。恰逢中國電影120周年，徐匯作為中國「百年電影」發祥地之一，見證了電影產業的興衰變遷。活動將以尋找「電影之光」為線索，融合電影文化與閱讀體驗，以「閱讀+」模式回顧中國電影史。屆時，走進徐家匯書院的市民遊客將扮演一名「尋光者」，手持一份活動地圖，手握一張定製電影票根，沉浸在好看、好聽、好玩、好拍、好買的光影世界中。除了拾光匯影——紀念中國電影誕辰120周年特展與中國電影誕辰120周年電影海報展，書院各個樓層之間，將以《大鬧天宮》《好東西》《郵緣》《聶耳》等四部具有徐匯元素的電影進行串聯，設置「電影可描摹」場景打卡、電影街區地圖以及邂逅電影NPC等環節。當晚，《緣，妙不可言》——電影《郵緣》分享會還將特邀「燕子姐姐」陳燕華、導演桑弧之子李亦中、作家馬尚龍等，共同講述這一不解之緣。「尋光之夜」活動海報在一樓少兒主題館中，「三毛：少年今年九十歲」主題分享特邀張樂平之子現場講述漫畫創作背後的故事。現場還設有三毛扇畫流光工坊、電影角色美妝坊等活動。8月中旬，以明代科學家宋應星所著《天工開物》為創作靈感的同名舞劇，將登上西岸大劇院的舞臺。宋應星是與徐光啟同時代的科學家，演出所在地徐匯區則是徐光啟的故鄉。8月12日至17日，徐家匯書院還在西岸大劇院舉辦「YUE 匯趣・天工開物」市集嘉年華，作為徐匯分會場的重磅活動，為文旅消費注入新活力。宋應星的《天工開物》被譽為「中國17世紀的工藝百科全書」，而徐匯區的土山灣恰巧是中國近現代工藝美術的發源之地，彩繪玻璃、海派黃楊木雕、海派絨繡等一眾享譽海內外的工藝美術都發端於此。此次明式生活美學市集將匯聚好書推薦、非遺好物、傳統工藝、文創好物等，讓市民遊客感受自然與人文、商業與藝術的融合。8月14日，《當大明「落榜生」教會我們「破卷」》將在徐家匯書院報告廳內率先登場。作為徐家匯書院聯合西岸大劇院推出的書院YUE讀×上岸Talk系列活動之一，此次對談特邀舞劇《天工開物》導演陸川、復旦大學中文系副教授陳特以及會飛的「天工男團」成員，與市民一起追尋宋應星選擇「脫下長衫」，走向田間工坊，用雙足丈量大地，以雙手記錄百工技藝的動人故事。線上線下聯動，「閱讀+」突破時空限制此外，今年書展的徐匯分會場還將帶來「光的鑑證」「光的啟蒙」「光的守候」等多個板塊的活動，徐匯區通過公共圖書館服務體系、兒童友好城市閱讀新空間、燈塔書房創新閱讀空間、匯悅讀書香聯盟多點聯動，助力文旅商體展融合發展。在「光的鑑證」板塊，8月13日、15日，徐家匯書院將舉辦尋找「採珠人」居民口述史系列活動。活動以知名作家陳丹燕、陳保平撰寫的《蚌殼與珍珠：上海武康大樓居民口述》為藍本，打造公共圖書館中首個口述歷史的「聲音檔案閱覽室」，豐富文化地標的「建築可閱讀」形式。華東師範大學思勉人文高等研究院研究員、歷史學教授張濟順，作家陳丹燕，媒體人、出版人陳保平，華東師範大學歷史學系教授馮筱才等嘉賓，將圍繞「居民口述如何留存城市記憶」等主題展開對話。在「光的啟蒙」板塊，8月17日，「YUE見成長・小館員30周年特別活動」將在徐家匯書院報告廳舉行。1995年，徐匯區圖書館開創上海公共圖書館界先河，開設小館員培訓班，30年來為近2000名中小學生提供培訓服務。此次活動邀請小館員們「回家」，分享關於「圖書館・閱讀・成長」的故事。此外，「匯童心」親子共讀星鏈計劃積極推進「家+書屋」、兒童友好閱讀新空間建設，通過在線組建「讀書小隊」，構建親子閱讀星鏈，強化親子情感與社群歸屬感，帶動家庭文化消費。上海書展期間，「光的守候」板塊將以徐家匯書院為核心，聯動13家街鎮圖書館、29家匯悅讀燈塔書房、17個館外服務點以及12家書香聯盟實體，組織開展百場閱讀活動。活動覆蓋全齡全時，線上線下聯動，推動徐匯區公共文化服務高質量發展。
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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