8月15日至17日 北京天安門地區及相關道路臨時交通管制
2025-11-01 12:09 8,429次浏览北京8月7日電 (趙婧姝 蕭子恆)「多彩世界」中俄青年油畫展暨「青春志」北京青年美術作品邀請展7日在北京中華世紀壇開幕。本次展覽以「和平與友誼—紀念世界反法西斯戰爭勝利80周年」為主題，共評選出211幅獲獎作品並展出。 211幅作品風格多樣、題材豐富。徘徊其間，觀眾便走進中俄當代藝術家的視角，既可凝望兩國為世界反法西斯戰爭勝利而奮戰的若干瞬間，也可感受兩國藝術家對中俄當代發展故事的理解，還可沉浸式欣賞俄羅斯傳統與現代文化藝術。 在展覽現場，不少中外觀眾圍繞在一幅作品前。不大的畫布上，絢麗煙花盛放在夜晚的天空。據作者娜塔莉婭介紹，這幅作品描繪的是莫斯科友誼公園裡慶祝勝利的禮炮，作於今年5月9日，是為紀念蘇聯偉大衛國戰爭勝利而創作。 娜塔莉婭說，這幅作品提醒我們要銘記歷史、團結一心；同時，紀念(勝利日)這樣的節日也更好地傳承了俄中友誼。 8月7日，娜塔莉婭在展覽中與她的獲獎作品《友誼公園勝利80周年禮炮》合影。 (主辦方供圖) 不遠處，獲獎藝術家多羅菲耶娃熱情地向記者介紹她的作品《風中起舞的人們》。畫面中，株株白樺掩映下，一位一襲紅裝的中國女子與一位身著俄羅斯傳統服裝的女子同框出現，隨風起舞。這幅作品獲得二等獎。 「這寓意兩國友誼，」多羅菲耶娃說，俄中傳統文化之美在這幅作品中交映，白樺也是兩國皆生的植物，穿著兩國傳統服裝的女子在同一場風中起舞，彼此欣賞。 8月7日，多羅菲耶娃向記者介紹她的作品《風中起舞的人們》。 趙婧姝 攝 多羅菲耶娃說，這是她首次來到中國，她很享受這次活動，在這裡「不僅能發表自己的作品，還能向其他技藝高超的中俄藝術家學習」。 本次邀請展的頒獎典禮暨開幕儀式7日也在中華世紀壇舉行。俄羅斯駐華使館、中國人民對外友好協會、主辦單位、協辦單位、承辦單位等有關負責人及中俄獲獎代表等150餘人出席活動。活動還邀請中俄藝術家表演俄羅斯民間歌舞。 8月7日，俄羅斯扎杜姆卡兒童音樂劇院少年舞者在本次邀請展頒獎典禮暨開幕儀式上表演俄羅斯民間舞蹈。(主辦方供圖) 展覽由北京市人民對外友好協會聯合北京俄羅斯文化中心等多家單位共同主辦。自今年4月啟動以來，展覽共徵集中俄藝術家圍繞反對戰爭、和平發展、文化互鑑、中俄友好等內容主題油畫作品460幅，經專家和組委會評選出211幅獲獎作品。據悉，展覽將持續至8月17日。(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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