北京人藝新排劇目《屠夫》正式發布
2025-11-30 17:24 1,962次浏览8月13日晚，「書香金山 人文華章——『金山人文叢書』新書發布會」在上海展覽中心友誼會堂舉行，現場發布了「金山人文叢書」最新研究成果，包括《王鴻緒集》《金山錢氏家刻書目》《亭林周氏後來雨樓劫餘書目》《湖樓校書記：守山閣學案》《亭林周氏後來雨樓藏南社詩文合編》《文史耀金》，吸引眾多學者、讀者與文化愛好者參與。據介紹，「金山人文叢書」分為「新守山閣」叢書和「看見金山」書系兩個系列。其中，「新守山閣」叢書以歷史文獻整理為主，注重經典的現代性轉化，著眼於藏之名山、傳諸後世。「看見金山」書系以文化普及讀物為主，注重講好金山故事，著眼於重塑形象、擴大影響。發布會上，復旦大學教授李天綱發表主旨演講時表示，金山是「人文大區」，摸索中國近代社會變遷之進程，理解華夏文明之特徵，金山「守山閣」是一個難得的標本。作為江南文化重鎮，其文獻整理對長三角學術研究具有重要價值。在隨後的嘉賓對談中，《湖樓校書記》編者分享了「守山閣」學派學術精神的當代啟示。現場讀者踴躍提問，圍繞「如何讓古籍走近年輕人」「金山文脈傳承發展」等話題展開互動，氣氛熱烈。金山是上海最早成陸、最早有先人生活軌跡、最早有行政建制的地區。從南朝顧野王著《輿地誌》啟江南地理之學，到唐代船子和尚吟《撥棹歌》傳禪意悠遠；從明代「我朝羲之」沈度揮毫潑墨，到近代「帖學宗師」白蕉筆走龍蛇；從南社巨擘高燮、姚光輯錄詩文、弘揚國粹，到守山閣藏書樓纂輯校勘、薪火相傳……千百年來，金山不僅承載著江南文化的溫婉厚重，更有閃耀歷史長河中璀璨群星。搶救與整理金山浩如煙海的地方文獻，不僅是對歷史的尊重，更是對未來的擔當。「金山人文叢書」的研究編纂，讓典籍走出高閣，讓文化浸潤生活，為金山持續打響「上海灣區」城市品牌，推進「轉型新發展、塑造新形象」提供更深厚的文化滋養和精神支撐。「金山人文叢書」的發布，標誌著金山在系統梳理地方文脈、活化利用文化遺產、助推文旅商體展農融合發展等方面邁出堅實一步。未來，「金山人文叢書」將陸續推出更多研究成果。金山區博物館也將配套舉辦文化講座、展覽展示等宣傳活動，進一步推動地域文化的傳播與創新。
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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