越山向海！超級工程將連上「最後一環」！
2025-11-22 05:08 8,431次浏览上海8月7日電(範宇斌 吳玉華 郭琪)7日，上海民盟首個非遺特色「盟員之家」在上海市普陀區東方建德教育大廈揭牌。民盟上海市委會專職副主委姚卓勻、中共普陀區委統戰部副部長陳立群、普陀區文化和旅遊局副局長孫勇等出席揭牌儀式。 姚卓勻表示，此次活動既是落實去年民盟上海市委會與中共普陀區委戰略合作框架協議的重要舉措，也是民盟普陀區委會與普陀區文化和旅遊局共建合作的創新實踐。這是一次「同舟之旅」，以文化為主題、以非遺為切口，是民主黨派同中國共產黨「同舟共濟」的生動寫照。這是一次「交友之旅」，民盟與非遺代表性傳承人相識相交，為後續合作奠定基礎。這是一次「履職之旅」，民盟盟員通過面對面交流進一步知情明政，可更好地將本職專長轉化為高質量建言成果。 陳立群表示，中共普陀區委統戰部將持續搭平臺、建機制、強保障，紮實推動更多合作事項，為普陀區多黨合作事業和高質量發展注入新的活力。 孫勇介紹了普陀區非遺發展情況。近年來，普陀通過非遺保護傳承、人才培養工作機制、主動融入「沿滬寧產業創新帶」文旅產業交流，帶動「非遺、文物、文創」同頻共振，努力把普陀打造成為上海非遺傳承的新地標、長三角文化創新的會客廳。 揭牌儀式現場。 沈敏 攝 活動現場，中共普陀區委統戰部副部長陳立群、民盟普陀區委會主委邱允生、民盟上海市委會宣傳部副部長(主持工作)左娟娟共同為「盟員之家」揭牌。 座談會以「非遺盟韻，文藝同心」為主題，來自普陀區的多位非遺代表性傳承人受邀參加。盧氏心意拳非遺代表性傳承人薛鴻恩、手繪彩蛋非遺代表性傳承人英自海、瓷刻非遺代表性傳承人程佩初、石雕非遺代表性傳承人劉恩同、傳統「鼓子卯」結構造船放樣技藝非遺代表性傳承人陳昌華、傳統鋦瓷技藝非遺代表性傳承人施威聯、太極拳(武郝式)非遺代表性傳承人龔藝、海派漆藝非遺代表性傳承人馬俊營等介紹了他們在非遺技藝傳承與創新發展方面的心得體會與經驗成就。 座談會現場。 沈敏 攝 來自民盟普陀區委會的非遺代表性傳承人結合非遺技藝傳承和民盟盟員履職暢談自身體會。入盟積極分子表示，通過與前輩、同行的交流，他們不僅加深了對民盟的了解，也對非遺發展有了新的思考，希望今後能發揮自身特長，積極探索創新，加強交流合作，為弘揚中華優秀傳統文化貢獻力量。(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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