河南鄭州：國內首次唐代青花瓷專題展吸引參觀者
2025-12-05 10:38 2,687次浏览渤海之濱，海河之畔，一場文化盛宴如約而至。8月9日，「何以中國·和合共生」網絡主題宣傳活動在天津古文化街啟幕，啟動儀式分為「河海津韻」「津非昔比」「天下一家」三個篇章，多維立體展現獨樹一幟的津派文化，讓世界感受中華文化魅力。 文化根脈的當代傳承，彰顯「何以中國」深厚底氣。中華優秀傳統文化是民族的根脈。新時代要傳承發展這些優秀內容，既需守護其本真，更要賦予其生生不息的時代活力。楊柳青年畫傳承人蘇麗妍，二十載守護匠心，其「哪吒」系列文創、數字藏品等為四百年藝術注入青春血脈；非遺音樂家褚琪桂梓一曲《九河謠》，流淌著津腔津韻的深沉律動；天津大學霍元甲玄孫霍靜虹以武證道，一招一式皆是文化自信的生動彰顯；《鎮館之寶》節目，通過可視化敘事手法，將大運河文明、近代開埠風雲、津門民俗精華與平津戰役紅色精神有機串聯……立足津門大地，深耕中華優秀傳統文化資源沃土，講好中國故事的「津」彩篇章，生動詮釋了「何以中國」深厚底氣。 科技創新的強勁驅動，賦予「和合共生」澎湃動能。發展新質生產力是推動高質量發展的內在要求和重要著力點。在津沽大地，科技工作者正書寫著新時代「天工開物」的壯麗篇章。飛騰公司首席科學家竇強團隊，勇闖國產CPU「從0到1」的原始創新之路，為國家信息產業安全築基；國家超級計算天津中心首席科學家孟祥飛，以「天河」系列超級計算機為利器，拓展人類認知邊界，賦能千行百業；天津大學劉秀雲院長團隊，致力於推動前沿腦機接口技術在醫學重症領域的率先應用，點亮生命新希望……向新而行、攀高而上，天津以科技創新塑造發展新動能，為「和合共生」理念注入澎湃動力，彰顯了中國式現代化的實踐偉力。 文明互鑑的開放胸懷，繪就「天下大同」和美願景。文明因交流而多彩，文明因互鑑而豐富。海河之畔，文明交融的故事溫暖人心。南開大學俄籍學子巴麗娜立志「以漢字為橋，把中國故事講給世界聽」；土耳其青年歐陽嵐於南開園中領悟東方智慧，視其為寶貴人生際遇；馬達加斯加青年唐磊以快板和相聲為媒，讓中華曲藝煥發青春光彩；《京津冀240小時》《美美與共》等節目，生動記錄了各國青年在津求學、生活、築夢的溫馨畫面……在2025年上海合作組織峰會即將到來之際，天津作為峰會主辦城市，正以其深厚文化底蘊與時代魅力，吸引世界目光，為促進民心相通、推動構建人類命運共同體貢獻中國智慧與天津力量。 津門故裡的弦歌不輟，既是對中華優秀傳統文化生生不息的深情禮讚，亦是對新時代中國昂揚氣象的鏗鏘宣言。天津以其深厚積澱與創新活力，向世界展示了一個燦爛文明走向偉大復興的從容步伐。這步伐中，有傳統血脈的汩汩流淌，有科技之光的璀璨閃耀，更有文明交流互鑑的宏大交響，共同匯聚成中華文明面向未來的磅礴自信。(甄郝) 來源：環球網
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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