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2025-12-09 15:10 5,234次浏览海峽兩岸同根同源、同書同文，通過書法這一共同的文化載體，來自寶島臺灣的「小小書法家」再次跨越海峽，在上海相聚。他們以筆墨為媒，與上海同齡孩子們一起書寫文化認同。昨日，「2025臺灣·上海青少年書法交流活動」在上海圓滿收官，來自臺北、雲林、高雄三地的青少年書法交流代表團成員在滬參加了書法工作坊、書法展覽、文博場館參觀等活動，在交流中增進了對中華文化的理解。此次交流活動和展覽由上海市書法家協會與中華書法教育學會共同主辦，展覽舉辦於上海文藝會堂。參觀上海筆墨博物館，了解吳昌碩、趙之謙、沈尹默、張大千等大師的用筆習慣開營之日，上海市文聯副主席、上海市書協主席丁申陽為兩地青少年們帶來了主題書法講座。講座伊始，丁申陽點讚了臺灣青少年書法教育中使用白宣書寫，因為這種書寫方式能夠鍛鍊和體現青少年對筆墨的掌控力，是培養書法基本功的重要途徑。丁申陽從書法發展歷史切入，深入講解了「碑學」與「帖學」的傳統淵源及其形成背景，並通過分析不同的握筆姿勢、書體運筆，以及「三筆字」「刻字」等形式，闡述了書法表達中的技巧和逸趣。滬臺兩地書法作者以筆墨會友為78件兩地青少年的作品舉辦一場展覽，是此次交流行程的重要成果，其中，來自上海的39件作品是第30屆青少年書法篆刻作品展中獲獎作品。來自中國臺灣的青少年作者的一筆一畫皆展現出紮實的基本功與良好的藝術素養。青少年作者在書法家的指導下，書寫「兩岸一家親」「我愛上海」「振興中華」等書法作品丁申陽表示：「書法學習不僅要重視技巧訓練，更要結合個人性格特點。青少年學習書法應注重從傳統碑帖裡汲取養分。書法不僅是技藝的體現，更是文化與歷史的承載，與文學有著密不可分的關係。因此，青少年在練習書法的同時，也應注重文學素養的積累與提升，為書法創作注入更深層次的文化內涵。」兩地青少年以筆墨會友，同敘友情在此次交流活動中，來自臺灣的青少年書法交流代表團走進了上海博物館（東館）、上海筆墨博物館、上海韓天衡美術館等上海的文博機構，深入了解中國傳統筆墨文化，感受中華優秀傳統文化的獨特魅力。在筆墨博物館，孩子們了解了從古代至現代毛筆與墨的製作工藝發展歷程，對筆墨文化的傳承有了更加直觀和深刻的認識，看到了海派書畫大師的愛筆。丁申陽作書法講座中華文化藝術總院書法院院長楊旭堂除了宣紙上的交流，兩地青少年還展示了在藝術領域的多元才華，來自上海的張詩悅帶來了古箏獨奏《行者》，上海的徐梓萌獻上詩朗誦《尋找中國》，餘忞悅帶來的京劇選段《梨花頌》展現了傳統戲曲的獨特魅力。臺灣的13位青少年代表則深情朗誦余光中詩歌《鄉愁》，情感真摯、打動人心。中華文化藝術總院書法院院長楊旭堂表示，本次展覽為兩地青少年提供了一個交流互鑑、共同成長的平臺，讓他們在觀摩中激發靈感、在對話中增進理解，為臺灣、上海兩地書法藝術的傳承與發展注入新的活力。
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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