賡續千年文脈，「書香中國」上海周松江分會場主題系列活動精彩紛呈
2025-10-25 11:23 4,528次浏览景德鎮8月11日電 (記者 李韻涵)11日，「瓷的未來」2026景德鎮國際陶瓷藝術雙年展(以下簡稱「雙年展」)新聞發布會在景德鎮陶瓷大學舉行。記者從會上獲悉，本屆雙年展將面向全球徵集作品220件(套)，總獎金高達200萬元，共66個獲獎名額。 8月11日，「瓷的未來」2026景德鎮國際陶瓷藝術雙年展新聞發布會在景德鎮陶瓷大學舉行。景德鎮陶瓷大學 供圖 據了解，本屆雙年展由江西省文化和旅遊廳、景德鎮市人民政府、景德鎮陶瓷大學、國際陶藝學會(IAC)、中國對外文化集團有限公司共同主辦，將於2026年6月底在景德鎮舉行。此外，本屆雙年展邀請並確定了國內26位、國際14位共40位代表，涵蓋11個國家和地區的知名教授、專家和學者代表、機構代表、陶瓷產區代表、國際知名的雜誌代表組成的藝術委員會。 「這是中國面向世界最重要的陶瓷展覽，也是國際陶藝學會一直參與主辦重要展覽之一。」聯合國教科文組織國際陶藝學會主席Oriol表示，景德鎮國際陶瓷藝術雙年展已經是一個重要的國際性陶瓷文化與藝術交流平臺，獲得了世界範圍內陶瓷藝術界的廣泛關注。 江西省文化和旅遊廳二級巡視員劉昌兵表示，「瓷的未來」不僅關乎技藝的傳承與突破、材料的探索與革新，更指向世界文明交流互鑑的美好圖景。本屆雙年展廣邀全球藝術家，搭建東西方陶瓷藝術交流平臺，將陶瓷的輝煌歷史、多元現狀與創新發展緊密聯繫，推動陶瓷藝術在互學互鑑中共同進步，為世界陶藝的繁榮貢獻中國智慧、江西方案。 中共景德鎮市委常委、宣傳部部長張龍表示，過去兩屆「雙年展」，分別以「瓷的精神」「瓷的旅程」為主題，詮釋了當代陶瓷新材料、新工藝以及設計理念創新的無限可能。連續兩屆「雙年展」的舉辦，有效搭建了全球藝術家展示創新成果的高端國際舞臺和學術平臺，有力促進了不同文化和藝術形式的交流互鑑。 本屆雙年展執行策展人、景德鎮陶瓷大學美術學院教授金文偉表示，本屆雙年展作品徵集繼續維持往屆的五大類別，分別是：器皿類80件(套)、雕塑類80件(套)、繪畫類30件(套)、裝置類25件(套)、影像類5件(套)，總計220件(套)。 金文偉稱，本屆雙年展總獎金高達200萬元，共66個獲獎名額，提高了青年獲獎人數。獎項分別是：組委會設立的最高獎「景藍獎」1名，獎金30萬元；「高嶺獎」5名，獎金10萬/人；由廣東道氏技術股份有限公司設立的「道氏藝術獎」10名，獎金6萬元/人；由北京國中陶瓷藝術研究院設立的「國中新銳獎」50名，獎金1.2萬元/人。(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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