北京海澱發布高質量孵化器新政 最高單體支持1億元
2026-02-28 04:32 9,812次浏览寧德8月12日電 (呂巧琴 吳允傑)一支線香輕炙泛黃的僑民貿易文書，焦痕與水墨在殘片上氤氳交融……這是錦灰堆藝術家、福建省寧德市僑商聯合會秘書長蔡曉君源自家族記憶中的藝術啟蒙。 蔡曉君12日接受採訪時說，向海外受眾推廣「非遺」時，需要平衡傳統技藝的純粹性與跨文化適配性，核心是「守根脈、融語境」。 8月12日，「僑見寧德」——「僑連古今·文化尋根」活動在福建省寧德市柘榮縣富溪鎮霞洋村舉行。圖為僑界人士參觀了解竹釘鼓(又名「彭鼓」)製作技藝。呂若萱 攝 當天，「僑見寧德」——「僑連古今·文化尋根」活動在寧德市柘榮縣富溪鎮霞洋村舉行，寧德市僑界人士共話文化根脈的守護與創新。 「非遺」架設跨文化之橋 錦灰堆又名「八破圖」，其將藝術作品殘片堆砌在一起，通過煙燻、做舊等多種手法，使殘片呈現出破碎、撕裂、火燒等不規則形狀，賦予舊物以新生。 蔡曉君的錦灰堆傳承，深植於閩僑歷史與家族接力。姥姥以線香炙烤貿易文書，將古方融入水墨；母親融入廣告畫、糧票等時代素材，並創新性地結合絨花製作技藝；旅美十五載的蔡曉君，則結合百年洋報與僑民史料來豐富敘事，貼近當地文化語境。 如，蔡曉君被智利共和國駐華大使館收藏的作品融入了摩艾石像、風鈴草等智利文化符號；在美國的展覽則結合當地僑民史料與社區舊聞，融合油畫、丙烯、水彩等技法，讓東方美學在世界舞臺綻放。 8月12日，「僑見寧德」——「僑連古今·文化尋根」活動在福建省寧德市柘榮縣富溪鎮霞洋村舉行。圖為僑界人士體驗竹釘鼓(又名「彭鼓」)製作技藝。呂若萱 攝 「錦灰堆是『跨時空對話』的載體，它跨越語言壁壘，讓海外受眾以熟悉的文化符號感受藝術溫度。」蔡曉君說，中華文化是僑胞的「根」與「紐帶」，將進一步推動「非遺」出海，搭建中外文化交流橋梁。 藝術融合促中西對話 「文化傳承對僑界人士而言就像樹的根系，它讓我們知道自己從何而來，也增強了作為中華兒女的認同感和歸屬感。」畫家張譯心受訪時說。 受父親影響，中華文化自小便融入了張譯心的藝術審美意識。因此，在俄羅斯聖彼得堡列賓美術學院油畫系求學的6年間，她在西方繪畫訓練中更注重意境和精神表達。 8月12日，「僑見寧德」——「僑連古今·文化尋根」活動在福建省寧德市柘榮縣富溪鎮霞洋村舉行。圖為「僑聲漫談」環節，僑界人士共話文化傳承與創新。呂若萱 攝 「技法是載體，文化是靈魂，西方油畫的表現力與中華文化的精神可以很好地融合。」張譯心說，她的畢業創作在構圖留白上借鑑中國書畫、壁畫，重組背景與人物關係，展示中外文化的碰撞與交流。 近年來，張譯心不斷參加第二屆「藝象萬千」中俄高校青年藝術展等中外交流畫展，以作品詮釋中西方文化交融之美。她說，文化交流需要的是「翻譯家」，既要吃透不同的文化密碼，又要找到能讓彼此會心一笑的契合點。 以武會友聯通四海 在習武五十餘載的寧德市僑界傳統文化聯誼會副會長陳贊喜看來，中華傳統武術不僅能夠強身健體，更能增強僑胞文化自信、傳遞自強不息的民族精神。 「在參加各類國際武術比賽和交流活動時，結識了很多外國友人，溝通交流中不僅推廣了中華傳統武術，也深化了對多元文化的理解，搭建起溝通橋梁。」陳贊喜說，這些也能更好地融入僑務工作中，推動各項工作的開展。 當下，寧德市僑界傳統文化聯誼會正通過組織互訪學習、舉辦友誼賽、創新訓練模式等方面，推動武術及文化交流，讓更多僑界人士及年輕人愛上武術，推動中華傳統武術更好地走向世界。 「中華文化是僑界人士共同的根脈與情感紐帶。」寧德市僑聯主席陳衛良表示，當前，寧德市正開展「弘揚『閩東之光』，建設文化強市」專項行動，市僑聯將持續以文化為魂、以文潤僑、以僑為橋，搭建豐富多樣的文化交流平臺，發揮僑界人士的獨特優勢，促進中華優秀傳統文化的傳承和弘揚。(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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