廈金「小三通」客運航線今年旅客量突破100萬人次
2025-10-30 06:15 6,624次浏览8月14日，大型圖冊《林放不老》在上海書展首發。「林放」是新民晚報老社長趙超構的筆名。本書首次通過手稿、書信、記事日曆、日常用品等文物來展現一位報人的生平。本書為「新聞出版博物館文庫·史料」之一。趙超構家人和主辦單位、出版單位的領導出席了首發式。「去年，在《林放不老》展覽上，看到很多珍貴的展品，尤其是延安的毛毯，這本書把這些展品集結成冊，就像展覽永不落幕。」趙超構的長孫趙豐說。此次首發式由新民晚報社主辦，書籍由上海書畫出版社出版，新民晚報高級編輯李天揚編輯。活動現場，著名漫畫家鄭辛遙和讀者分享了當年趙超構幫助年輕漫畫家成長的往事。中國近現代新聞出版博物館館長趙書雷介紹了《林放不老》展覽情況，上海書畫出版社黨委書記、社長王純介紹了新書的出版情況。趙超構研究會會長富曉春也分享了對新書出版的感言。新民晚報是中國大陸連續出版時間最久的報紙。去年9月，在創刊95周年之際，新民晚報社和中國近現代新聞出版博物館聯合舉辦「林放不老——趙超構手跡暨《延安一月》出版80周年展覽」，而《林放不老》正是該展覽的同名圖錄。趙超構的傑出貢獻體現在三個方面：其一，擁有寶貴的辦報思想，從倡導「短廣軟」到提出「宣傳政策，傳播知識，移風易俗，豐富生活」十六字方針，皆為新民晚報的精神財富；其二，創作了經典著作，《延安一月》和《未晚談》不僅是傳世傑作，還對中國的革命、建設和上海改革開放事業貢獻獨特；其三，取得了成功實踐，在他的辦報思想引領下，新民晚報成為全國晚報的旗幟，與上海市民水乳交融的關係，成為中國獨一無二的城市文化現象。趙超構長孫趙豐在發布會上致辭《林放不老》通過近百件（套）珍貴的趙超構手稿、手跡、攝影作品及相關文物，分「延安行」「未晚談」「尺牘情」「光影間」「百姓家」「新民匯」六章。書中「尺牘情」章節收錄了趙超構寫給孫子趙豐、趙揚的十餘封家書，字裡行間蘊含著他對晚輩讀書治學的悉心指導。「光影間」章節則披露了趙超構作為中國攝影家協會首批會員的往事，展出其拍攝的黃山雲海、雁蕩山風光等作品，展現出這位報人鮮為人知的藝術造詣。今年是毛澤東名作《沁園春·雪》首次發表80周年。1945年11月14日，重慶新民報·晚刊在副刊《西方夜談》上首次發表該詞，題為《毛詞沁園春》，編輯吳祖光還加了按語。此次《林放不老》將當年首發該詞的新民報·晚刊版面收錄其中，這是80年來首次將該版面的高清圖片正式出版。晚報讀者在籤售會上在活動的籤售環節中，新民晚報的老讀者董先生說：「晚報陪著我們成長，《林放不老》的出版，讓這些珍貴的歷史資料得以更廣泛地傳播，為人們深入了解趙超構這位報界泰鬥的一生及其貢獻提供了寶貴的窗口，也讓新民晚報的精神財富得以傳承。」
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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