「蘇超」玩轉「票根經濟」
2025-11-03 02:15 4,812次浏览2025年上海書展暨「書香中國」上海周於8月13日至8月19日舉行，在此期間，「最美的書」通過展覽、講座、頒獎典禮等一系列活動，為廣大書籍設計師和讀者帶來豐富體驗。2024年中國「最美的書」頒獎儀式舉行8月11日至8月24日，2023—2024年中國「最美的書」獲獎作品展於上海外文書店3樓中外藝嘉文化空間向公眾開放。展覽集中展示2023至2024年度獲獎作品，如《何物》《語詞中的歷史與風景——中國新詩的基本問題》《西影的名字叫西影》等。值得一提的是，《何物》獲得2025年世界「最美的書」榮譽獎。書中匯集了精細的器物繪畫，每幅畫作都配以簡短的文字書寫所思所感，共同揭示了器物背後的歷史、文化和個人記憶。獲獎評語寫道：「《何物》在設計理念、裝幀形式與色彩運用上均呈現出低調優雅的極簡美學，與其內頁展示的水墨畫作達成了氣質上的高度統一。」8月13日下午5點，2024年中國「最美的書」證書頒發儀式在上海展覽中心舉行。證書頒發儀式。阮佳雯 攝儀式上，《何物》的書籍設計師趙清感慨：「17年前是我第一次參評中國『最美的書』，17年間我有40本書來到萊比錫參與評選，屢戰屢敗。經過漫長的等待，終於在我六十歲本命這一年，第四十一本參選的書——《何物》，題材、概念、運氣齊聚，成功入選2025年世界『最美的書』。」上海文藝出版社副總編輯，上海文化出版社社長、總編輯姜逸青表示，「未來的裝幀藝術或將在可持續材料、跨媒介敘事與人機共生中繼續進化，但它的核心使命卻永遠不改變，即建構屬於當下與未來的、值得永遠傳承的書籍。」張志偉書籍設計藝術展亮相千彩書坊8月12日下午，配合2025上海書展，中國最美的書設計師系列展第四回「書語·書境——張志偉書籍設計藝術展」於千彩書坊常德藝廊開幕。展覽由中國最美的書評委會、中國出版協會書籍設計藝委會聯合主辦，集中呈現張志偉38年設計生涯的30餘件書籍代表作及20幅海報作品。展覽將持續至8月31日。張志偉出生於1965年，中央民族大學美術學院教授、中國出版協會書籍設計藝委會主任，書籍設計作品多次獲得國內外大獎，2004年獲得世界「最美的書」金獎，是中國第一位獲得該榮譽的書籍設計師。展覽展出張志偉的多部代表作品，包括2004年世界「最美的書」金獎作品《梅蘭芳藏戲曲史料圖畫集》等，以及近期設計的藝術畫冊和部分文學、藝術、科技類設計作品。張志偉表示，「設計形式要與內容緊密結合，對讀者而言，書是完整的閱讀整體。書籍設計是內容的形象代言人，也是內容的闡釋者。」 《梅蘭芳藏戲曲史料圖畫集》 《漢藏交融——金銅佛像集萃》 《中國民間剪紙集成 蔚縣卷》開幕式上，張志偉將書籍設計喻為「理性與感性的共舞」：「書籍設計是理性梳理書籍信息，讓形式和內容完美融合的過程。書籍設計不僅要注重感性，更要有設計者注入信息設計理念之後所呈現的理性之美、邏輯之美和秩序之美。」張志偉在接受採訪時提到，「最美的書」評選應當注重回歸「書卷氣」，「兼顧前衛創新的同時，回歸閱讀功能，傳遞信息與知識，讓讀者靜心閱讀。」他強調，「儘管每個設計師都希望能創作出顛覆性的突破，但這是不易得的。所以不要過分糾結於前衛性，書籍設計本質是『書』的延伸。」當下，數字媒體技術的興起，對實體書籍設計不可避免地產生衝擊，張志偉表示，「情緒價值是實體書行業值得關注的藍海。」他以獲評2023年「最美的書」的作品《吸呼》為例，解釋道：「全書只有『吸呼』兩個字反覆重複，隨著翻書的過程，讀者能在閱讀時調整呼吸，在煩躁中靜下來。這是身體與書籍的交流，就是情緒價值的體現。」
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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