免籤政策帶火桂林入境遊 義大利遊客陶醉山水間
2026-01-28 20:00 6,934次浏览非物質文化遺產，是歲月長河中流淌的文化基因，承載著代代相傳的文化根脈。「繪見匠心——非遺主題原創插畫作品展」日前在上海寶山國際民間藝術博覽館揭幕，別開生面以創新的視覺語言呈現非遺的多元魅力，展出近百幅圍繞非遺主題創作的原創插畫作品。探索傳統文化新表達，展覽以「繪見匠心」為主題，通過原創插畫的獨特視角，捕捉非遺背後鮮活的生活印記、深刻的情感共鳴與蓬勃的創新活力。插畫師們以筆為媒，將無形的文化記憶、精湛的傳統技藝轉化為可視、可感的藝術圖景，構建了一場跨越時空、連接古今的文化對話。文匯報記者在現場看到，在斑斕筆觸下，本土技藝煥發新彩——《金繡娘》繪本插畫，細膩詮釋了上海市級非遺——羅涇十字挑花技藝的自然質樸之美與巧手勾勒下的熱愛堅守。《金龍船》繪本插畫原作呈現國家級非遺項目——端午節羅店划龍船習俗，多幅過程稿水墨原稿技法清靈雋秀，不僅還原了龍舟昂首破浪背後的民俗盛景，更傳遞出數代人自強不息的傳承。展廳中，節慶韻律躍然紙上——色彩濃烈的金山農民畫風格作品《家鄉的陪伴》躍動著鄉土豐收的喜悅；《節氣之味》系列巧妙地將二十四節氣解構為順應自然的美學食譜；《遇見·龍傳》以超長畫幅再現端午競渡的熱烈張力；《元宵節的兔子》則用溫情筆觸，定格元宵團圓的溫馨記憶，讓歲時節慶的歡愉觸手可及。地域風貌斑斕呈現，令人印象深刻——《百褶裙》繪本插畫原作生動詮釋了廣西蠟染的古老紋樣與靛藍魅力，民族裙褶的遷徙故事在繪本中娓娓道來；組畫《我們的家》則成為打開地方文化的鑰匙：福建土樓的夯土圓弧、陝北窯洞的地氣呼應、貴州侗寨的精巧榫卯、江南水鄉的粉壁黛瓦、北京四合院的市井禮序，盡顯華夏民居的多元智慧。「沒想到插畫能把十字挑花表現得這麼美，既有傳統韻味，又有現代感，讓人很想了解背後的故事。」一位藝術院校學生對《百褶裙》系列印象深刻：「插畫師把蠟染的古老紋樣和敘事構圖結合得太巧妙了，我看到了傳統工藝的蓬勃生命力，給我很多創作上的啟發。」展廳內還有40餘幅插畫作品，以四季為經，傳說習俗為緯，圍繞非遺主題，將無形的文化記憶編織成可視圖景。它們不再直白敘事，而是巧妙將布藝肌理、剪紙語言等傳統技法融入創作，化為色彩、線條與構圖的隱喻，讓非遺的種子在想像土壤中煥發新芽，結出嶄新的藝術果實。本次展覽由寶山區文旅局指導，寶山國際民間藝術博覽館、寶山區圖書館、寶山區文化遺產保護中心主辦，羅店非遺坊協辦，將持續至9月10日。
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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