8月13日,2025上海書展暨「書香中國」上海周在上海展覽中心啟幕。有一種家風叫書香——緊扣這一理念,首次亮相書展的「家+書屋」家庭教育新空間主題展區引發各界關注。該展區通過主題展示、「家+閱讀」、「家+百變小課堂」、「AI賦能家庭」四大板塊,以沉浸式體驗方式,向萬千家庭生動呈現了「家+書屋」這一家庭教育新空間的理念與內涵。上海市婦聯以「書香飄萬家·最美家庭遇見最美圖書」為主題,推出一系列閱讀推廣和體驗活動,為書香上海建設注入新動能。「家+書屋」:家庭教育新空間落地生根現場主題展示區系統呈現了上海市婦聯自去年啟動「家+書屋」項目以來取得的主要成果。為深入貫徹習近平總書記關於家庭家教家風建設的重要指示,響應全民閱讀號召,上海市婦聯於2024年5月創新推出「家+書屋」項目。該項目深度融合市、區、街鎮、居村四級婦聯組織網絡,廣泛連結專家智囊、婦聯執委、先進典型、教育先鋒、志願者以及書店、高校、圖書館、線上平臺等多方力量,共同打造時尚溫馨、開放共享的家庭教育新空間。2025年,「家+書屋」被正式納入上海市為民辦實事項目,目前上海已形成243個點位。「我們在『家+書屋』策劃組織了一系列親子活動,書屋藏書以家庭教育、心理健康、女性成長、童書等書籍為主,主要服務親子家庭。幾乎每次活動都反響熱烈,小朋友們在玩中學、學中玩,積極互動。」上海新華傳媒連鎖有限公司的「家+書屋」主理人高慧凝介紹,書屋精心推出繪本工坊、童聲童藝、心語講堂等欄目和活動,「不僅有效提升了書屋人氣,也為家庭教育提供了新路徑和新選擇。」上海市婦聯家兒部負責人介紹,「家+書屋」項目聚焦三大核心功能——「親子成長營」提供互動參與式活動,強化親子陪伴;「父母加油站」匯聚專家資源,開展講座沙龍,提升家教能力;「社群幸福圈」搭建交流平臺,營造和諧社群關係。「項目為廣大家庭傳播科學家庭教育理念,促進和諧親子關係,營造和諧融洽的家庭氛圍。同時,引導更多年輕家庭走出家庭小圈子,融入『家+書屋』營造的社區大家庭。」值得一提的是,今年8月初,首批2個「家+書屋」滬喀店在新疆喀什成功落地,標誌著這一上海為民辦實事項目首次走出上海,惠及對口支援地區,開啟了滬疆兩地共育書香、共促家庭建設合作的新實踐。閱讀生活化+服務常態化:讓書香潤萬家如何讓「家+書屋」真正融入市民家庭日常生活?現場展區通過場景營造與常態服務提供了鮮活案例。記者在現場看到,「家+百變小課堂」互動區人氣高漲,眾多親子家庭踴躍體驗書屋的豐富服務。牆面上展示著「花園讀書會」、「家+亮燈」、「家+講書大賽」、「家+親子運動會」、「家+書屋之夜」等市級工作品牌。市婦聯家兒部負責人介紹,本次書展期間,「百變小課堂」將輪番推出來自不同區域的傳統文化體驗、環保DIY、情緒工坊等活動,實現「七天不重樣」,讓親子家庭直觀感受「家+書屋」的獨特魅力。「市婦聯充分發揮平臺優勢,聯動相關機構,開發並精準配送家庭教育大講壇、親子成長營、家風傳承新課堂、父母成長新課堂、身心健康新課堂、家庭公益新課堂等6大類近600堂公益課程,並聯合市體育局、市環境局、市文聯、市科技館、上圖、女醫師協會、女律聯等單位及社會組織形成戰略聯盟,為『家+書屋』配送涵蓋心理健康、法律諮詢、親子運動等主題的優質課程和專業服務,為書屋常態化、高質量運行提供堅實支撐。」市婦聯介紹,在陣地拓展方面,項目有效聯動鍾書閣、上海書城、朵雲書院、思南書局、江東書院等知名實體書店及帆書等線上平臺,吸引眾多家庭參與親子閱讀、家庭教育和家風傳承活動。展區還精心打造了家庭閱讀生活化場景,大力倡導親子共讀理念,鼓勵父母與孩子同讀一本書,在書香中滋養親情,讓閱讀成為家庭共同愛好與情感紐帶。展區的「AI賦能家庭」板塊則聚焦前沿科技應用,為現代家庭教育注入新活力。在該主題區,「情緒疏導系統」多媒體觸控一體機引人駐足。它針對憤怒、憂傷等常見情緒問題,引導孩子通過吶喊、塗鴉、冥想等方式科學疏導,建立積極心態。現場還設有小智、小樂、小白等家庭教育類機器人的AI產品互動體驗區,浦東、徐匯、楊浦等區婦聯運用AI技術開展家庭教育指導及青少年心理健康關護的實踐案例同步展示,科技賦能成為助力家庭成長的新力量。此外,「家+公益」板塊集中展示了市婦聯著力打造的三大公益品牌:「在你的世界愛著你」聚焦孤獨症兒童家庭關愛,營造社會悅納氛圍;「家庭友好專項基金」倡導「家幫家美傳美」,推動家家互助;「陽光小屋」紮根醫院守護病童,榮膺「上海慈善獎」。現場展架上陳列的各具特色「家+書屋」主題文創產品,讓「家+」理念通過這些精巧設計深入千家萬戶。上海市婦聯黨組成員、副主席張慶玲強調,「家+書屋」項目是深入貫徹落實習近平總書記關於「注重家庭、注重家教、注重家風」建設重要指示精神的具體實踐。她表示,市婦聯將持續深化項目內涵、拓展服務外延,吸引更多家庭走進這一新空間,在親子共讀中共享成長收穫,在鄰裡交流中共建社群和諧,在追求向善向美向好的過程中,為上海人民城市建設增添更濃鬱的書香底蘊,築牢更堅實的家庭基石。
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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