暑期北京深度遊受青睞 精講需求攀升
2025-11-09 05:59 7,457次浏览8月12日，常德公寓底樓的千彩書坊內，一本本曾斬獲國際大獎的書籍設計作品靜靜陳列，與張愛玲筆下的舊時光形成跨越時空的對話。作為滬上首家自籌經費設立「中國·最美的書」專區的實體書店，千彩書坊以「書語·書境——張志偉書籍設計藝術展」為2025年上海書展預熱，開啟了一場關於書籍美學與城市文化記憶的深度探討。新民晚報記者獲悉，自2008年靜安區修繕張愛玲故居常德公寓以來，千彩書坊便以「城市書房+」模式探索實體書店轉型，17年間舉辦三百餘場藝術展覽，成為上海文化地標。此次展覽不僅是其「中國·最美的書」專區的年度重頭戲，更延續了自2021年春啟動的「中國·最美的書」設計師系列展傳統——此前，周晨、袁銀昌、劉曉翔三位設計家已在此留下足跡，讓這座150平方米的書店成為中外書籍設計交流的微型樞紐。「每年『中國·最美的書』國際設計家圓桌論壇在此舉辦，萊比錫『世界最美的書』獲獎者常聚於此。」資深出版人祝君波表示，千彩書坊常年陳列「最美的書」獲獎作品，並定期更新主題展陳，「嘗試打破書店僅作為銷售場所的局限，讓市民近距離感受書籍設計的溫度。」本次展覽集中呈現了設計師張志偉38年職業生涯中的30餘件書籍設計代表作與20幅關聯海報，包括《梅蘭芳藏戲曲史料圖畫集》（2004年「世界最美的書」金獎）、《漢藏交融——金銅佛像集萃》（中國出版政府獎裝幀設計獎）等裡程碑式作品。「我的設計歷程可分為兩個階段：河北教育出版社時期追求『大象無形』，以極簡語言提煉文本精神；中央民族大學任教後，則轉向從內容編排到整體形態的編輯設計。」張志偉在開幕式上回顧道。他特別提到，近期關注書籍之美在傳播、商業、審美、收藏、精神等維度的延伸，「例如為故宮博物院設計的《清宮戲畫研究》，我們通過材質與工藝的創新，讓書籍本身成為可觸摸的文化遺產。」展覽同期，張志偉在靜安區圖書館以「書語·書境——書籍之美的多維延伸」為題展開演講，吸引120餘位設計師與讀者參與。他以《中國民間剪紙集成 蔚縣卷》為例，闡釋如何通過信息梳理與視覺邏輯重構，將地方性知識轉化為具有國際傳播力的設計語言。互動環節中，設計師袁銀昌感慨：「張老師的作品始終在理性與感性間尋找平衡，這種設計觀恰恰呼應了上海開放包容的城市氣質。」而千彩書坊的常客、市民陳女士則表示：「在這裡，書籍不僅是閱讀對象，更是被設計的藝術品。這種體驗讓我想起張愛玲筆下『生命的華袍』，設計讓文字有了觸感。」作為中國書籍設計走向世界的重要推手，「中國·最美的書」評選自2003年落地上海以來，已培育出102部「世界最美的書」獲獎作品，佔中國獲獎總數的80%。靜安區圖書館相關負責人說：「當書籍設計展走進歷史建築中的書店，當學術論壇與市民閱讀產生交集，文化便真正實現了『破圈』。千彩書坊的模式為上海『15分鐘文化生活圈』建設提供了新思路。」
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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