新疆啟動高校畢業生「百日攻堅」行動
2025-11-09 19:16 1,765次浏览什麼是古典？什麼是經典？8月12日晚，上海書展·上海國際文學周主論壇在虹口區雷士德工學院聚集中外嘉賓各抒己見。作為上海書展特色子單元，創立於2011年的上海國際文學周是中外作家進行文化交流、文學探討的重要平臺，迄今已邀請300多位中外作家、學者在上海書展期間來滬，其中包括4位諾貝爾文學獎獲得者。今年是第十二屆上海國際文學周，也是文學周活動連續六屆落地虹口區，由上海市新聞出版局、上海市作家協會、中共虹口區委宣傳部主辦，建投書局、思南公館、朵雲書院、中信書店、上海塞萬提斯學院協辦，上海廣播電視臺側耳工作室提供支持。本屆上海國際文學周陣容圍繞「流變與轉化中的古典」主題，學者方笑一、吳雅凌分別擔任今年主論壇上下半場學術主持。愛爾蘭都柏林喬伊斯中心主任達裡娜・加拉格爾、瑞典作家派屈克·斯文松，馬來西亞作家戴小華、林雪虹，美國作家馬丁·普克納、張明皚，英國作家艾禮凱，韓國學者薛熹禎，韓國作家金草葉、千先蘭，德國翻譯家李棟，中國作家孫顒、郭爽、程婧波、張秋子，翻譯家餘中先、戴從容、黃雪媛等嘉賓輪番上臺，發表主題演講。「古典不『古』」，作家孫顒以中西方兩部經典荷馬史詩、《詩經》為例，儘管距今相隔三千年，其中展現的人性內核依然與當下相通。「無論是人性中的惡，人性中色彩斑斕的小算計，抑或是對美好情感的訴求，古今並無二致，只是現代社會的表達方式更為開明便捷。」孫顒認為，古典文學之所以能成為永恆的精神滋養，正是因其深刻揭示了人性的本質和人的欲望，當代文學若要流傳後世，關鍵也在於對人性的刻畫能否入木三分。作家孫顒愛爾蘭學者達裡娜·加拉格爾認為，經典的生命力在於反覆地被「拆解」與「重織」。從荷馬的《奧德賽》到喬伊斯的《尤利西斯》，奧德修斯的史詩航程被改寫為一位現代廣告推銷員十八小時的街巷漫遊，英雄神話從戰場進入了凡俗生活的堅守。喬伊斯的靈感則追溯至蘭姆的《尤利西斯歷險記》，蘭姆的通俗文筆為他打開了史詩之門。這再次印證了經典的本質，「借時間、文化與個體洞見的稜鏡，每次重述與閱讀都是新生」。愛爾蘭學者達裡娜·加拉格爾作家戴小華分享了自己從《紅樓夢》中汲取的管理智慧。賈府的管理結構類似現代企業：賈母是精神領袖，王熙鳳如強勢CEO，以嚴苛制度提升執行力，李紈則憑柔性管理凝聚人心。管理是一種科學與藝術的結合，賈府的衰落警示著現代企業需有危機意識。「閱讀古典不僅是精神滋養，更能為實際問題提供借鑑，是讀者心靈的寄託，更是社會進步的燈塔。」馬來西亞作家戴小華未來六天，近30位上海國際文學周嘉賓將參加50多場文學活動，包括「詩歌之夜」和在上海展覽中心、思南文學之家、建投書局、上海圖書館東館、朵雲書院、上海塞萬提斯學院舉辦的文學對談和籤售分享活動。今年上海國際文學周將採用網絡直播手段，讓更多文學愛好者、讀者「親歷現場」。三位外國作家達裡娜·加拉格爾、賈斯明·巴雷亞、艾禮凱還將來到今年上海書展首次設立的烏鎮分會場，與當地讀者遊客見面，顯現上海國際文學周的輻射力。讀者翻看嘉賓介紹「很多外國嘉賓都願意借上海國際文學周之機在中國多待幾天，甚至去不同城市看看。」參與多屆上海國際文學周活動組織的青年作家王若虛告訴記者。連續多屆舉辦的上海國際文學周不僅成為中國讀者直接了解世界文學的窗口，無形中也成為上海和中國向世界打開的一扇窗。
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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