（活力中國調研行）從「沙進人退」到「路進沙退」：內蒙古穿沙公路的治沙智慧
2026-01-10 19:37 8,163次浏览廣州8月7日電 (記者 蔡敏婕)今年是人民音樂家冼星海誕辰120周年。哈薩克斯坦音樂家拜卡達莫夫之女拜卡達莫娃7日把一批冼星海相關物品捐贈給廣州番禺。她希望通過這次捐贈，能夠讓這份友誼在新時代繼續延續下去，成為哈中兩國人民友好往來的新起點。 拜卡達莫娃向廣州番禺捐贈冼星海珍貴物品。廣州市番禺區人民政府 供圖 80多年前，冼星海在哈薩克斯坦與音樂家拜卡達莫夫結下深厚友誼，共同創作交響詩《阿曼蓋爾達》，這段友誼成為中哈友好交往的重要歷史見證。 7日當天，拜卡達莫娃帶著家族珍藏的冼星海珍貴的相關物品，包括鋼琴家座椅、訪問冊、泛黃的家庭檔案、通信手稿、回憶記錄，以及冼星海在哈期間創作的手稿與影像出現在捐贈儀式上，並分享這些藏品的背後故事。 「這把鋼琴座椅是冼星海和我父親拜卡達莫夫共同使用過的。」1938年，拜卡達莫夫被學校授予「優秀教師」稱號，並獲贈一架鋼琴。「我的父親和冼星海先生經常使用這個凳子，他們坐在上面演奏音樂，或進行創作。所以我稱呼這個凳子為『友誼之凳』，它見證了兩位音樂家的創作過程。」拜卡達莫娃表示。 在這些捐贈物品中有不少檔案資料，記錄了冼星海在莫斯科的經歷、在阿拉木圖的故事。 「冼星海是中國人民心中偉大的音樂家，他也備受我們哈薩克斯坦人民歡迎。作為和他有親密聯繫的家庭，我們有責任去搜集、整理他的事跡，從而讓更多人知道。」如今拜卡達莫娃把這份珍貴的檔案交給番禺，希望冼星海的事跡和精神被更多人了解並傳承。 「冼星海有諸多抗日救亡作品，曾鼓舞無數人奮起抗爭，這些作品裡有我們共同的歷史記憶。」拜卡達莫娃還表示，番禺作為冼星海的故鄉，是這些珍貴物品最應歸屬的地方，「他的根在這裡，關於他的記憶也該回到這裡。」 她希望番禺人民能透過這些物品，更真切地感受到他的才華與精神，「現在，我把這份責任傳遞給番禺人民。相信在這裡，這些故事能繼續傳遞善意與力量，就像當年父親幫助星海那樣。」(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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