（抗戰勝利80周年）日本學者呼籲以青年交流推動和平記憶構建
2026-01-08 04:48 2,491次浏览8月10日，為期三個多月的「貝聿銘：人生如建築」回顧展在上海當代藝術博物館（PSA）落下帷幕。這場由PSA與香港M+博物館聯合主辦的建築大展，自4月26日開幕以來，累計吸引觀眾逾15萬人次，日均參觀量超1700人。作為美籍華裔建築大師貝聿銘在中國內地的首個全面回顧展，此次展覽不僅是PSA與M+籤署合作後的首個項目，也是「2025上海西九文化周」的焦點活動。展覽通過逾400件手稿、模型、影像及文獻，完整呈現了貝聿銘跨越七十載的建築生涯。走進展覽，就像走進「蘇州園林」社交平臺上，不少網友形容此次貝聿銘回顧展是「必看的建築盛宴」。5月18日國際博物館日當天，展覽接待觀眾7126人次，刷新PSA開館以來單日參觀紀錄，當周周末雙日觀展人數更突破1.2萬大關。剛剛過去的閉展周，即便烈日炎炎，仍有大批市民前來，展廳內人頭攢動。8月初的收官講座「世界的貝聿銘」現場座無虛席，線上直播觀看人數突破1.2萬，創下展期新高。 展覽現場。展覽分為六大主題，從成長背景、都市設計理念、跨領域對話、業主協作、材料與結構探索及重釋歷史的策略等多個維度重新解讀貝聿銘的生平及重要貢獻。值得一提的是，此次展陳空間設計參照蘇州園林的布局方式，觀眾可以在高低曲折間發掘貝聿銘不同階段建築設計中的「伏筆」。展覽還特別設置一條「時間走廊」，串聯貝聿銘跨越40年兩大代表作——華盛頓國家美術館東館和多哈伊斯蘭藝術博物館。建築師柳亦春表示，「這個展覽是迄今為止，能夠看到的最完整、最豐富的關於貝聿銘的建築作品和文獻的展覽，他的作品和文獻與整個展覽的設計融為一體。」看見「不一樣」的貝聿銘上海，是貝聿銘建築夢想的萌芽地，10歲起，貝聿銘先後就讀於上海青年會中學和聖約翰大學附屬中學。正是在上海，這位日後的建築大師第一次接觸現代主義建築。1934年上海國際飯店落成，讓貝聿銘萌生出成為一名建築師的夢想。展廳內特別呈現了1930年代的上海市貌以及與貝聿銘在上海成長經歷相關的歷史文獻。通過這些展品與文獻，觀眾可以一覽傳奇建築師的七十年從業生涯，更能夠與貝聿銘作品中體現的民族意識產生共鳴，理解他在跨文化和現代環境中不斷探索演繹地方性和歷史原型的動力。 在建築手稿與模型之外，展覽還通過影像及文獻資料，使觀眾近距離探索貝聿銘的生活與工作。標誌性的圓框眼鏡，極具感染力的笑容，勾勒出謙遜、務實的貝聿銘。一位觀眾表示，「看過這個展，才發現原來我對貝聿銘一無所知。」「展覽+City Walk」展覽期間，面向不同年齡段的觀眾，PSA推出一系列富有啟發的講座、城市行走與夏令營活動。開幕圓桌「反思、偏見、實踐：貝聿銘與中國」邀請包括丁沃沃、黃文菁、劉克成、柳亦春、林兵、柯衛六位嘉賓結合自身經驗，探討貝聿銘的建築作品與方法論。6月19日M+和PSA共同主辦公共講座「不止於形式的對話——徐冰與貝禮中談貝聿銘、藝術與建築」，深入探討貝聿銘對當代藝術的興趣，及其在建築設計中與藝術家展開的合作。「文化遺產日」當天特別開展的城市行走直播活動則聚焦「貝聿銘的上海足跡」，直播當天，近63萬名觀眾在線跟隨建築歷史學者喬爭月的講述踏訪了貝聿銘建築生涯的起點。夏令營「貝聿銘的幾何變奏」通過講座、研學、模型製作、空間搭建、烘焙體驗等課程設置，引導青少年對貝聿銘建築的形式語言進行再現與再創造。8月9日，展覽閉幕前的最後一場講座「貝聿銘的中國」舉行。蘇州博物館新館的駐場建築師林兵，上海交通大學博物館館長、上海博物館原副館長陳克倫，和親歷蘇博新館建造過程的蘇州博物館原副館長錢公麟，共同解讀了貝聿銘的蘇博設計以及這一作品對中國博物館建築的深遠意義和影響。隨著8月10日展期結束，這批展品將啟程前往卡達多哈繼續全球巡展。 「看過展覽，我希望能去更多的地方，身臨其境地感受建築帶來的生命力。」一位觀眾感慨道。
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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