紅色文化遺址管護升級
2025-11-17 07:56 3,578次浏览8月13日，「讀書不止 實踐不止」2025上海書展暨「書香中國」上海周松江分會場主題系列活動在雲堡未來市正式啟幕。今年書展期間，松江將聚焦「我愛讀書、我愛生活」為核心主題打造「1+4+X」系列活動，重點突出「舊書新知」理念，將全民閱讀嵌入「文旅商體展」融合發展格局，依託文明實踐陣地功能和多元場景構築多元立體、貼近居民的公共文化空間網絡，讓書香沁潤城鄉市民生活。活動現場，知名藏書家邱根發、七貓聯合創始人、高級副總裁王黎輝等業界大咖帶來主題TED演講，和到場市民分享自己的閱讀智慧與人生體悟；來自茸城各處的愛閱者代表共同發起全民閱讀倡議；第二批7個「滬尚書房」舊書新知循環計劃項目示範點正式籤約投放，並啟動了「讀不止書局一日小小主理人」招募令，誠摯邀請市民群眾響應「舊書新知」理念，在愛讀書、讀好書的同時樂於「循環」分享，成為書籍與思想漂流傳遞的「擺渡人」。同步開市的雲間文明市集上，「奇換公園」舊書交換市集活動吸引了大批市民圍觀參與，在擺攤互換、幫助舊書找到新知己的同時，不少人還將自己讀過的舊書現場兌換成新海派主題書店「讀不止書局」所推出的舊書盲盒，希冀從因緣邂逅的舊書中汲取新的營養。「這次帶來了一些我們倆看過的書，希望能夠跟大家交換一些他們看過的書，知識就是要多分享才最好！」小攤主王梓竹樂呵呵地告訴記者，這次她和妹妹梓羽一起來書展設攤，也是希望能夠以舊書的循環交流與更多人分享閱讀的美好。而在一旁的特色文創市集裡，鍾書閣、新華書店、信條書店等松江本土特色書店攜精美文創產品亮相，「家+書屋」非遺拓印書籤、定製書包等手工體驗以及朗讀亭、趣味打卡、古書裝訂、絲網版畫、書寫扇面等互動體驗活動也異彩紛呈，通過文旅商體展聯動賦能，為樂於淘書收藏的讀者帶來多重福利。尤為值得一提的是，活動現場還為松江各領域湧現出的模範及先進典型代表發放了「雲禮卡」，讓他們能夠藉由這一小小禮遇深度品味茸城書香，帶動更多人一起走進閱讀的世界，讓書香溢滿茸城。現場還正式發布了本屆書展松江分會場「1場主題活動+4個分會場活動+X場閱讀分享活動」共同組成的重點活動矩陣。除了位於雲堡未來市的主場系列活動，圍繞全民閱讀、婚戀文化、尋根溯源、家風傳承等主題定製的4場分會場活動將陸續在鍾書閣、廣富林、浦江之首及浦南鄉村等景區及文化地標上演，不同年齡、不同背景的人們以書為媒邂逅交流，在沉浸式體驗賡續松江千年文脈，傳承弘揚優秀文化傳統；以文明實踐聚力賦能，共赴一場覆蓋全域、人人參與的閱讀盛筵。
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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