一習話丨「積極促進產業高端化、智能化、綠色化」
2025-12-10 04:40 1,738次浏览北京8月14日電 (記者 高凱)以福建沿海抗日鬥爭為背景的長篇小說《鷹眼》日前在中國現代文學館舉行座談會，座談會由作家出版社、福建省文聯、福建省作協、海峽出版發行集團、漳州市委宣傳部、漳州市文聯聯合主辦。 中國作協黨組成員、副主席吳義勤當日表示，書寫抗戰故事是時代的召喚、是中國作家的神聖使命。這部小說視角獨特，故事性強，以現實與歷史的對話實現了對戰爭與歷史的反思。 長篇小說《鷹眼》。主辦方供圖 中國作協主席團委員、作家柳建偉認為，小說《鷹眼》題材重大，背景宏闊，突出了共產黨領導的抗戰作用，主線清晰，人物塑造鮮明，語言乾淨、準確、簡潔，建議小說中可以多用一些真實地名，增強歷史厚重感和真實的力量。 中國社會科學院研究員、中國當代文學研究會會長白燁認為，小說在描寫敵我雙方鬥爭時，把重心放在了寫人上，注重寫人、寫人物形象，作品具有較強的故事性、緊張的情節以及引人入勝的戲劇性。 中國作協文學理論批評委員會副主任梁鴻鷹認為，小說堅持了歷史唯物主義的立場，概括的歷史內容非常廣闊，敘事上採用雙線並行的方式，情節設計巧妙，體現了中華美學的精神，方言和民俗的融入體現了作者對家鄉生活、地域文化特色的熱愛和熟悉。 福建省文聯原巡視員、福建省作協名譽主席楊少衡介紹了這部書的背景，認為這是一部從特殊角度表現中國人民偉大抗日戰爭歷史的作品，具有戰略眼光和飽滿激情。 中國作協創聯部原主任彭學明認為，小說情節曲折生動，人物形象生動飽滿，藝術的隱喻巧妙自然，不僅寫正面諜戰，還用大量的閒筆寫了海盜生活、漁民生活，建議小說可以加強心理描寫，使人物形象更加豐滿。 《當代》雜誌主編徐晨亮認為，小說成功塑造了多個典型人物關係與情節模塊，既滿足讀者類型化期待，又在真實與虛構之間實現了良好平衡。作者巧妙運用已有文學和影視元素，並融入地域特色與鮮為人知的歷史細節，使作品在敘事上更具吸引力，具備較強的影視化潛力。 北京大學中文系副教授叢治辰認為，小說中地方風土人情對情節發展起了重要作用，小說在諜戰題材上進行了創新，將小事件與大歷史背景結合，提升了諜戰小說的思想深度和文學價值，同時避免了孤膽英雄的設定，展現了群像的魅力。 座談會上，該書作者吳玉輝分享了創作《鷹眼》背後的故事。他表示，這部作品靈感來源於自己家鄉的抗戰歷史，他希望通過這部作品，讓更多人了解這段歷史，銘記那些為民族解放事業做出貢獻的英雄們。(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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