吉哈元首舉行會談 達成多項合作共識
2025-11-01 18:21 3,435次浏览近日，英國皇家園藝學會(RHS)花展在南約克郡的溫特沃斯伍德豪斯舉行。在這座歷史悠久的英式莊園中，一位身穿藍白條紋襯衫、神情自信的中國青年，引起媒體與觀眾的關注。他叫許博文，本科畢業於中國農業大學園藝專業，碩士就讀於英國謝菲爾德大學，是本次展會18組長花境參賽者中唯一入圍的中國人。此次，他憑藉長花境作品《A Taoist Vision》(意譯《陰陽相生》)，在長花境賽道中摘得銀獎。 英國皇家園藝學會花展被譽為「世界園藝和花園設計領域的奧斯卡」，其長花境賽道長期由英國本土設計師主導。長花境，是一種傳統的英式花園設計理念，指的是倚靠牆體、樹籬和柵欄等一長排多年生開花草本植物為主的植物種植區域，通常可以從一側或者兩側進行觀賞。此次許博文的獲獎作品《陰陽相生》融匯了道家思想與英倫花園傳統。其設計靈感來自道家思想，強調「順應自然」，通過綠草、枯枝與鮮花的自然組合，將「萬物負陰而抱陽」的道家思想融入花園設計創作，使西方觀眾從植物的榮枯變化中感受東方人對自然的獨特理解。作品還融入中國書法，將隸書書寫的「守拙」「見素」「無相」等墨寶，點綴於花境植物間，傳達出一種東方哲學的精神氣韻。 近年來，中國作品、中國年輕設計師頻頻在英國皇家園藝學會花展中嶄露頭角。2021年，由中國廣州組織建設的「廣州花園」獲得切爾西花展金獎，成為160年來首個獲得該花展金獎的中國花園。今年，英國謝菲爾德大學中國留學生團隊(任哲辰、許熙雅、梁統亨、楊敏婕)等設計的《Sunlight Shining Through》(意譯《陽光灑落》)，在漢普頓宮花展的微型城市花園Pocket Garden(口袋花園)設計中獲得金獎。這些成績來之不易，也格外珍貴。 中國園藝有著悠久的歷史，具有鮮明的特色，蘊含著中國人特有的美學精神、生態理念和哲學思想。在海外參加花展是傳播中國文化很好的機會，但也面臨著諸多挑戰。從設計構思、植物選配，到後期的原料收集、現場施工，考驗園藝設計師多方面能力，既需要紮實的外語能力、專業知識，還需要對當地文化、法律法規等有深入了解。令人欣喜的是，中國年輕一代的園藝設計師逐漸彰顯出自己的專業性、國際性，以富有活力和創意的面貌，在世界園藝舞臺上「綻放芬芳」，期待他們創作出更多好作品。(蘇向麗)
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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