支持設備更新 1880億元超長期特別國債補助資金下達完畢
2026-02-09 14:14 2,157次浏览銀川8月13日電 (記者 於晶)8月13日，由銀川西夏陵區管理處與中國大運河博物館聯合策劃的「中國大運河史詩圖卷展」在西夏陵博物館正式向公眾開放。此次展覽將持續3個月，通過一幅縱高3米、橫寬135米的巨幅畫卷，生動展現大運河兩千多年的歷史脈絡與文化魅力，為觀眾帶來一場穿越時空的文化盛宴。 參觀展覽的遊客。受訪單位供圖 展覽以《中國大運河史詩圖卷》長卷為展覽主體，通過運河沿線8省市15位藝術家手中的畫筆，將長卷分為古代歷史篇和新時代華章篇兩部分。上卷為「中國古代偉大創舉」，以描繪與大運河有密切關係的歷史人物為主，著重表現了中國大運河的開鑿、發展、西進、通航等歷史進程，通過「春秋爭霸，吳鑿邗溝」「雄才大略，溝通江浙」「汴河暢通，繁榮京華」「一統天下，南北交融」四個篇章，講述了大運河兩千多年的歷史，再現歷史時空中人物的時代特質及精神面貌。下卷為「新時代輝煌篇章」，以描繪大運河兩岸的山川新貌為主，通過「北國瑞雪」「冀魯高秋」「江淮綠野」「吳越花雨」四個篇章，表現中國大運河沿線一年四季不同的景致及改革開放以來的新風貌、新氣象。 這幅融合詩書畫印的藝術長卷，不僅呈現了大運河作為世界最長運河的工程奇蹟，更彰顯了其溝通南北經濟文化的紐帶作用。2014年，中國大運河成功列入《世界遺產名錄》。 作為西夏陵博物館年度重點引進展，此次展覽實現了西夏文明與運河文明兩大世界文化遺產的首次對話。西夏陵區管理處負責人表示，我們正通過「請進來+走出去」模式深化文化交流，今年已先後在上海、北京等地舉辦西夏文物巡展，並引進山西琉璃藝術特展。 「作為世界文化遺產的守護者，我們將持續擴大展覽的覆蓋範圍與深度，通過『主題巡展』『跨文化對話展』等形式，打破時空界限，讓這些珍貴文化遺產『活起來』，為增強中華文明國際影響力、推動全球文明交流互鑑貢獻力量。」銀川西夏陵區管理處相關負責人表示。(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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