8月12日,由上海市作家協會、上海世紀出版集團專業指導,少年兒童出版社、上海少兒讀物促進會主辦的第四屆「秦文君兒童文學創新獎」在世紀出版園揭曉,為中國原創兒童文學注入新的力量。自2020年底啟動以來,「秦文君兒童文學創新獎」投稿量持續攀升,四屆參與評獎的投稿量已超5000篇。本屆共計收到有效投稿1050篇,總字數3330萬字,題材視角更加多元,從非遺傳承到星際探險,從鄉村振興到城市變遷,從成長困惑到自然哲學,作品既紮根大地,又仰望星空。「新作獎」金獎由青年作家陳菁斬獲,她創作的《我的媽媽是機器人》是一部講述人類女兒試圖將機器人媽媽改造成人類媽媽的科幻小說,折射出當代親子關係、少兒心理、社會教育等諸多命題。「新作獎」稱號授予五部作品:連城的《河神的女兒》、李學武的《無咎書館》、喬挽月的《今天老虎會來嗎》(圖畫書)、石囡的《火山上的紫藤花》和三水的《我要找到龍》。「新秀獎」獲獎作品出自五位未成年小作家,分別是黃新喻的《我是小芝麻》、江子玥的《麻雀阿瓦》、金熙琳的《我與手機的「三生三世」》、梁熙得的《2797》和王汝僖的《鹿山紀》。「秦文君兒童文學創新獎」評委會主席秦文君表示,評獎過程中作品均匿名,評審環節貫徹公平公正理念,杜絕幹擾,守護兒童文學本真,選出深刻觸達童心的佳作。上海市作家協會黨組書記馬文運表示,優秀的兒童文學作品能夠啟迪智慧、陶冶情操、塑造品格,是培根鑄魂、立德樹人的重要載體,上海市作家協會將一如既往支持「秦文君兒童文學創新獎」,與上海世紀出版集團、少年兒童出版社、上海少兒讀物促進會等各方力量攜手,搭建更廣闊的文學平臺,完善新人新秀的培養機制。目前,「秦文君兒童文學創新獎·獲獎書系」已由少年兒童出版社陸續出版,匯集前三屆獲獎的《西瓜洞的那一頭》《背包裡的小鎮》《枕頭裡的夢貘》《莫扎特奇遇記》《夜明橋上的小石獅》《水神的孩子》等十四部優秀原創兒童文學作品。「秦文君兒童文學創新獎」下設「秦文君兒童文學新作獎」及「秦文君兒童文學新秀獎」。其中,「秦文君兒童文學新作獎」徵稿對象為中青年作家,設置「金獎」獲得者1位,獎金10萬元。「新作獎」獲得者5位,獎金各1萬元。第五屆「秦文君兒童文學創新獎」徵稿時間自即日起至2026年5月10日止,投稿作品題材、體裁、篇幅不限。
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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