生物技術深度融合人工智慧 中國研發世界首臺智能育種機器人
2025-11-19 09:44 9,815次浏览上海8月8日電 (範宇斌)「人生短 藝術長」豐子愷藝術展8日在位於上海的程十髮美術館開幕。本次展覽呈現豐子愷的經典書畫、重要文獻等展品近200件，其中多件家藏作品首次面世。 2025年是中國知名漫畫家、書法家、文學家豐子愷逝世50周年。豐子愷是中國現代漫畫的開創者，也是中國畫由傳統向現代轉型的傑出代表。其漫畫屬於中國寫意畫，以簡筆水墨的形式表現日常瑣事，形成平實雋永的個人畫風，在中國現代繪畫史上獨樹一幟，自成一派。 本次展覽分為「詩意之心」「赤子之心」「悲憫之心」「愛國之心」四個板塊，多維展示豐子愷書畫藝術的詩意、諧趣與哲理。除了展出豐子愷漫畫、書法，本次展覽還展出其手稿、書信、書籍裝幀作品以及曾使用過的文房用品。 8月8日，「人生短 藝術長」豐子愷藝術展在程十髮美術館開幕。圖為展覽現場。 範宇斌 攝 本次展覽策展人，中國美術館研究部主任、研究館員裔萼表示，豐子愷具有一顆詩意之心，其漫畫作品既有古典詩詞的生動闡發，也有現實生活的詩意表達。他具有一顆赤子之心，一生童心未泯，自稱是兒童的崇拜者，他以充滿熱情的畫筆讚美兒童的純潔與天真。他具有一顆悲憫之心，以廣大無邊的慈悲之懷對待眾生與萬物，曾作《護生畫集》，勸人愛惜生命，戒除殘殺，長養仁愛，倡導和平。他具有一顆愛國之心，一生以國為家，抗戰時期，以筆為槍，宣傳抗戰。和平時期，以飽含激情之筆歌頌祖國，歌頌人民。 8月8日，「人生短 藝術長」豐子愷藝術展在程十髮美術館開幕。圖為展覽現場。 範宇斌 攝 「這四顆心從不同的角度解讀了祖父所有作品的四個特點，那就是『中正平合』。中是中式的、傳統的、中國特色的；正是正面的、正義的、正氣的、正能量的；平是平淡的、平靜的、平和的、平易近人的；合是融合的、結合的、統合的，東方與西方藝術的結合，義理與趣致的融合，陽春白雪與四方大眾的統合。」豐子愷之孫、豐子愷研究會會長豐羽受訪時說。 本次展覽由上海中國畫院、豐子愷研究會共同主辦，是上海中國畫院成立65周年系列活動之一。(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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