【玖玖為上 上海觀止】8月29日中建·玖上琅宸實景示範區開放，首批次已過會！
2026-02-03 22:39 3,937次浏览煙臺8月8日電 題：蛋雕技藝點亮生活：傳統工藝變身日常美學 作者 楊馥寧 王嬌妮 山東煙臺牟平區的一間蛋雕工作室裡，手藝人徐希寶手持刻刀，在一枚蛋殼內專注雕琢。隨著刀鋒輕轉，原本普通的蛋殼漸顯精巧紋路，待內置光源點亮，一個兼具藝術感與實用性的「蛋殼燈」躍然出現。 圖為徐希寶在展示蛋雕檯燈。劉昊 攝 蛋雕古稱「鏤雞子」，起源可追溯至戰國時期。《管子》中「雕卵然後瀹之」的記載，印證了古人在蛋殼上雕刻繪畫的習俗，曾多用於寒食節的鑑賞、饋贈，甚至作為節慶飲食的點綴。 歷經千年傳承，這門凝聚了設計、雕刻、彩繪、書法等多元功夫的技藝，正以鮮活的姿態融入現代生活。 徐希寶告訴記者，一件蛋雕作品從選蛋到最終成器，要經過多道工序：首先得挑選個頭大、顏色深且均勻、無麻點、造型周正且無裂紋的蛋；接著鑽孔取出蛋液，進行清洗消毒；晾乾後，再依次進行畫稿和雕刻；最後通過拋光完成收尾。 圖為雕刻過程。劉昊 攝 「蛋雕的挑戰，在於與『脆弱』共舞。」徐希寶稱，雞蛋殼厚度僅0.3毫米，橢圓的弧度更增加了雕刻的難度，雕刻時力度、角度差一點點，可能之前的功夫就全白費了。 在傳統雕刻基礎上，徐希寶創出獨特的內刻技藝：先在蛋殼外層做浮雕，再從底部鑽孔深入內壁雕刻，最後在內雕部分塗上顏料，讓作品兼具浮雕的立體、內刻的精巧與內畫的靈動。 圖為採用內刻技藝製作的蛋雕作品。劉昊 攝 陽光之下，蛋殼只顯露外層簡約紋樣；一旦點亮，內壁的五彩圖案便與刻刀留下的紋理相映成趣，「別有洞天」的美感令人稱奇。 為讓老手藝走出陳列櫃，徐希寶嘗試將技藝融入日常：用點刻、線刻、鏤空、拼雕等手法，做出檯燈、雕花花瓶、蛋雕首飾盒等物件。那些曾經廢棄的蛋殼，在他手裡變成了承載生活美感的物件。 他還走進直播間，以「沉浸式」創作吸引年輕人——鏡頭前，從選蛋到完工的全過程一一展現，千年技藝的巧思伴著刻刀的輕響傳遞出去，不少網友由此愛上蛋雕。 「傳統不是一成不變的，得跟著時代走才能活下去。」徐希寶說，他通過在作品中加入更多現代設計，讓蛋雕既留得住古韻，又能跟上現在的生活。(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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