重走抗戰路，一定要去一趟黔南州！
2026-01-08 09:53 5,453次浏览上海8月11日電 (記者 王笈)上海博物館人民廣場館11日開啟168小時連續開放「大挑戰」，於「金字塔之巔：古埃及文明大展」展出的最後一周，打造前所未有的「博物館不眠夜」。 8月11日，上海博物館人民廣場館開啟古埃及文明大展168小時嘉年華系列活動。 記者 康玉湛 攝 作為上海博物館「對話世界」文物藝術大展系列第四展，「金字塔之巔：古埃及文明大展」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，也是中國官方博物館首次與埃及政府合作、全面揭秘古埃及文明及其最新考古發現的文物大展。 截至目前，展覽接待觀眾總數已超過260萬人次，創下全球博物館單個收費文物類特展參觀人數的最高紀錄。 8月11日晚，「金字塔之巔：古埃及文明大展」展廳裡仍有許多觀眾。 記者 康玉湛 攝 眾神NPC巡遊、埃及舞蹈、埃及鼓表演……8月11日0時起，上海博物館人民廣場館正式開啟古埃及文明大展168小時嘉年華系列活動，並在「超長待機」的7天內增設0時至6時的「深夜場特價票」。近500款文創產品五折起售的促銷活動，掀起購買熱潮。 現場觀眾受訪時表示，與白天相比，深夜場沒有那麼擁擠，體驗感有所提升，對「夜貓子」和博物館深度愛好者十分友好。「神秘的古埃及文明與夜晚的氛圍也很契合。期待以本次展覽為起點，會有更多高品質、國際化大展落地上海。」 古埃及文明大展168小時嘉年華系列活動。 記者 康玉湛 攝 上海博物館館長褚曉波當晚接受記者採訪時表示，古埃及文明大展接近尾聲，又值暑期大客流，觀眾的觀展需求非常大。「為了讓更多觀眾『趕上末班車』，我們決定連續開放168小時，並推出一系列配套活動，希望為觀眾提供更豐富多元的觀展體驗。」 令他感到意外的是，此次深夜場推出後不久就已全部約滿，「上海博物館人民廣場館周邊有很多業態，這麼多觀眾看完展覽、走出博物館後，還可以去夜間市集品嘗老字號美食等等，對拉動整座城市的夜間經濟也會發揮一定的作用」。(完)
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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