「串串房」亂象需加力整治
2026-01-01 04:24 1,216次浏览午夜十二點的上海博物館門口，等著入館的觀眾已經排到了馬路邊。即使是在上海，這樣的情況也不多見。這批觀眾都是為了一個已經在上海辦展超一年的特展「金字塔之巔：古埃及文明大展」而來。展覽最後一周，上博創造性地連續開放168 小時，午夜零點至早上六點的午夜場，在開始前已幾乎預約殆盡。零點後走進館內，依然能感受到熱切的觀展氣氛。在薩卡拉的秘密展廳，不少觀眾興奮地和同伴討論，「據說這個館裡很多文物，是從埃及直運上海，連埃及人也沒看過」。持續開放超過一年，這場展覽依然熱度不減，這恐怕是原因之一。無論以何標準來看，古埃及文明大展都是一個由國內文博機構領銜組織、世界一流水平的特展。以觀眾人數看，至7月底展覽已接待260萬次觀眾，閉幕時預計觀眾總數將超270萬人次，刷新全球博物館單個收費文物類特展參觀人數的最高紀錄；以展陳水平來看，這是有史以來全球最大規模、亞洲最高等級的古埃及文物出境展，其中超過95%的文物為首次來到亞洲。上海的觀展市場也沒有辜負這場展覽。門票之外，文創活動及周邊衍生產品營收就超4億元，帶動城市綜合消費超200億元。真金白銀的支持，無疑給了特展之「特」更大的底氣。站在世界視野的高度辦這樣一場大展，絕非易事，無論是允許觀眾帶寵物貓入場，還是連續開放168小時，都是前所未有的創意。上海之所以敢當第一個吃螃蟹的，自然有其底氣在。仔細觀察，小到展櫃高度、玻璃透明度、燈光布置、清潔頻率等細節把控，大到站在「文明互鑑」的高度設定策展思路，展覽的成功都離不開城市在文化軟硬體兩方面的強力支撐。這背後，是上海一流的全球資源配置和調度能力。在合作層級上，能夠撬動超過95%的文物首次來到亞洲，達成中國國有博物館和埃及政府的首次合作，甚至許多文物直接從考古遺址現場被運到上海博物館，這種從發掘現場到陳列展廳的高速轉化，考驗著一座城市的文化實力和在世界上的文化話語權。而上海的調度能力，已超越了簡單的資源匯聚，而是將其轉化為特色活動、文創開發、文旅聯動、聯合考古等更多元的價值。這種轉化，並非簡單的文物搬運，背後有著堅實的文化主體性作為支撐。不同於以往國內古埃及文明題材的展覽直接從歐美博物館借展，以西方視角進行敘事，此次展覽由上博聯合專家團隊自主策劃，展示了中國學者的研究成果。在學術層面，為展覽提供了更具本土特色的支持。這是一種基於專業的對不同文明的平視與尊重，也是上海文化辨識度的體現。作為國際文化大都市，上海的魅力之一在於文化的多元性和包容性。這座城市用一次次的文化實踐證明：各美其美、美美與共，勝過任何一種單一的文化審美。而人類文明本就是在「你中有我，我中有你」的環境中不斷融合、成長、進步的。在逆全球化陰影籠罩世界的今天，這顯得尤為珍貴。守護這份珍貴，上海動作頻頻。與人民廣場的古埃及文明大展隔著一條黃浦江，浦東美術館的巴黎奧賽博物館藝術瑰寶展同樣備受關注。今年底，還將有羅浮宮博物館16至19世紀傑作大展登陸上海。同一時空，不同文明在此交相輝映。社交媒體上，不少人特意發帖曬圖，「你見過凌晨三點的博物館嗎？」很多觀眾特意請年假也要在午夜時分走進博物館，不僅是為這場特展，也是為了一次獨特的活動體驗。就在上周末，小紅書「包」下復興島舉行了融二次元漫展、音樂節等多種元素的「開放世界冒險島」活動，吸引數萬年輕觀眾從全國各地蜂擁而來。各種打破邊界與規則的文化創意能成功落地，上海高度包容性的背後是高效的行動力。我們可以看到，小紅書活動期間，復興島內道路臨時交通管制、高溫天戶外保障等一系列措施；我們也可以看到，一周不間斷開放的博物館內外，有效的文物保護措施、快速的場地整理，以及午夜長隊邊守護的閃爍警燈。我們有理由期待，在上海，「埃及展現象」將不止於這一篇章，也不止於這一年。國際文化交匯的光輝與文化創意的光點，始終會在上海閃耀。
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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