上合組織研究聯合智庫平臺在山東青島成立
2025-12-20 00:24 7,978次浏览漫步在千年古鎮上海楓涇鎮，古樹環繞、青磚古厝，古樸的歷史建築與現代的氣息相互輝映，仿佛能聽見時光的腳步聲。但這裡可不僅是個江南古鎮，楓涇也在統戰史上留下了璀璨印記，相繼走出了朱學範、丁聰、張慈中等多位愛國仁人志士。隨著近年來的上海統戰文化熱潮，許多人在這裡漫步、讀懂統戰歷史文化。「原來團結的故事可以這麼潮！」一位近日參與上海統戰文化City Walk(都市漫步)的「90後」統戰成員如此感嘆。像這樣的「團結之路」，今年上海統戰文化周「上新」了七條，每條都吸引著年輕人走進團結故事。 一個「潮」字，道出多地統戰文化集中展示時的特色，成為統一戰線創新表達的關鍵詞。 在上海統戰文化周的開幕活動中，黃炎培曾孫、民建會員黃翔，和曾祖父完成了一次穿越時空的對話。黃翔說，曾祖父用一生堅守了「理必求真，事必求是」。如今，與先輩背影重合，黃翔也成為了民建的一員。他們站在大屏幕前通過人工智慧生成內容(AIGC)技術與全息投影「還原」，講述自己的家事，講述國事，也讓統戰故事以普通民眾、尤其是年輕人喜聞樂見的方式流傳。 2025年上海統戰文化周活動現場。 上海市委統戰部供圖 類似的做法，在全國還有很多：打開重慶統戰歷史文化100秒系列短視頻，便可領略統一戰線各個歷史時期的精彩故事；拿起一枚「福建同心地標」書籤，統戰故事掃碼即聽；沿著武漢武昌「紅色線路」、東湖「綠色線路」步行或騎行，可以打卡多個歷史文化舊址點位……統戰文化表達體系的創新，為統戰文化增添了科技、時尚的色彩，讓統戰文化破圈傳播，走近年輕一代。 近年來，北京、上海、重慶、湖北、福建等地以統戰文化活動為抓手，系統進行統一戰線歷史挖掘、理論研究、社會教育、文化傳播、價值引領，讓民眾從City Walk中遇見、在休憩中感知、在閱讀中思考、在觀展中看見、在活動中體驗統戰文化，打造了一批永不落幕的宣傳陣地，讓統戰文化持續走入尋常百姓家。 一個「潮」字，折射出新時代統戰文化的生命力，蘊含著統戰文化活動近年來在各地「集中迸發」、蓬勃發展的密碼。 「有意義、有意思、有粘性、有網感」，這是中共北京市委統戰部副部長王斌經常提的目標。近年來，北京市策劃舉辦「同心之旅復興有我」系列活動，組織各領域黨外人士、網際網路大V、媒體記者等走進首都統戰新地標，2024年度線上閱讀量1.1億次。這四個「有」，確實「粘」住了許多年輕人和網絡人士。 「潮」，不僅是統戰文化與新技術相遇，也是對傳統文化的煥新。在湖北打造的統戰文化博覽匯活動矩陣中，「東湖論壇·遇見文化」是主體項目之一，遇見楚文化、遇見三國文化、遇見武當文化……無不是依託當地特色、對傳統文化的激活與創新。 這些統戰文化活動各具特色，但都放大了「團結」二字的聲量，以「團結」文化凝心聚力。從北京市的「同心之旅復興有我」活動，到上海、福建的統戰文化周，重慶、湖北的統戰文化月、統戰文化博覽匯等活動，「團結」是貫穿其中的主旋律，「團結」的價值伴隨著集中展示得到更大範圍的傳播，更好地發揮教育人、感染人、影響人的作用。 首屆重慶統戰文化月活動現場。 重慶市委統戰部供圖 一個「潮」字，若要「常寫常新」，需要統戰文化以思想性和影響力作支撐。 今年7月，在上海統戰文化建設座談會上，專家們進行了深入探討。「統戰文化是中國共產黨在百餘年來的統戰工作實踐中形成發展的物質文化、制度文化和精神文化的總和。」中國人民大學中共黨史黨建研究院副院長、馬克思主義學院教授何虎生稱。他認為，實踐層面，統戰文化指導新時代統戰工作紮根中國社會，推動凝聚共有價值觀念、完善統戰制度體系、更新統戰話語表達協同發展，以統戰實踐的全面深化激活統戰文化創新發展的內在動力。 北京社會主義學院講師李素軍在接受記者採訪時稱，統戰文化既是國家的、高階的，也是大眾的、平實的，要擴大統戰文化的知曉度和影響力，需要對統戰文化資源中蘊含的團結文化精神鍥而不捨地傳播，擴大參與度，「讓普通百姓也知道統戰文化是什麼」。 未來，統戰文化建設還可以有哪些創新做法？西南大學歷史文化學院教授周勇在上海統戰文化建設座談會上建議：建構「中國統一戰線論壇」，作為統戰文化標誌性品牌，形成全國性、整體性統戰文化研究和建設的頂層機制；設立全國「統一戰線日」，夯實強國建設、民族復興使命的社會基礎等。 在實踐中生長，在理論中探索，在青年中傳播，統戰文化潮湧，正在不斷播撒團結的種子。(完) (《中國新聞》報記者張樂報導)
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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