全國首個地鐵剎車智能化「4S店」來了
2025-11-02 06:55 3,824次浏览北京8月13日電 (記者 應妮)由人民文學出版社推出的莫言新書《放寬心，吃茶去》日前在莫言抖音直播間首發。該書是諾貝爾文學獎獲得者莫言與好友王振共同創作的隨筆集，以散文、詩歌、攝影的形式記錄日常，形成一部文字版vlog，將山川湖海、市井煙火的美好瞬間一一定格。 莫言題寫「茶碗一傾天地寬」。 人民文學出版社供圖 新書首發直播現場，莫言、王振和主持人楊瀾一起，暢談了這部從真實生活中來的隨筆集創作背後的點點滴滴，分享了「放寬心境」走進生活「集市」後的小故事。 全書五章，首次收錄關於莫言日常生活的攝影作品。在山東，莫言在膠州的土地上學習用拖拉機割玉米，酣暢，但汗珠不再砸在鐮刀上。面對機械化勞作的效率莫言感嘆：彎著腰的痛苦，只有彎過腰的人才知道，而直起腰來的幸福，也只有彎過腰的人能體會。 在湖南，江水悠悠，暮雲飄動。莫言遊鳳凰古城，賞沱江晚景，寫下「在鳳凰的石橋上，看沱江裡的暮雲，滿頭銀飾的少女鑲嵌在雲裡，夢裡，人與橋動蕩不安，還有什麼不能釋懷」。 莫言、王振在張家界的資料照片。 人民文學出版社供圖 在英國，莫言參觀了狄更斯故居並手書狄更斯名言：「人要像牡蠣一樣，神秘、自給自足而且孤獨。原來孤獨是如此具體的存在，是人們胸腔裡緩慢開合的貝殼」。 在肯亞，馬賽馬拉的土揚起熱風，金錢豹的斑紋在草叢間忽隱忽現。莫言荒原逐獸，追記：君子思豹變，莫忘初始心。路在常理外，舉火苦追尋。豹子成長過程中，要經歷皮毛從斑駁到光亮的磨礪，真正的蛻變，從來都在常理之外的荊棘路上。 在希臘，莫言記下阿波羅神廟前的石壁上古希臘先哲們留給後人的三句箴言：一，認識你自己；二，凡事勿過度；三，承諾會帶來痛苦。這三句箴言，靜靜凝視著世間的風雲變幻，向每一位前來瞻仰的後人傳遞生活的智慧。 莫言擁抱3000年茶樹王。 人民文學出版社供圖 《放寬心，吃茶去》的書名，源自莫言因柏林禪寺未開、只能在門外遙觀時創作的詩句「放寬心境吃茶去，大義微言夢裡尋」。莫言並未執著於入寺的結果，而是將寺外所見所感轉化為創作靈感。當莫言在頤和園刻意拍月未得滿意作品時，他也寫下「釣來東海一輪月，照我蹣跚夜路行」，不困於沒拍到好照片的遺憾，轉而捕捉過程中偶然湧現的詩意。這兩個故事共同表現了「放寬心」的本質：主動接納世界的不確定性，與生活和解，讓過程本身成為滋養生命的力量。在莫言看來，「放寬心」不是逃避，而是一種接受不如意、調整心態的能力。 作為莫言首部聚焦「生活小確幸」的隨筆集，《放寬心，吃茶去》跳出宏大敘事，以「往四面八方去，向自由自在行」的姿態，展現一個豁達、有趣的莫言，呈現了一個豐富多元、充滿無限可能的世界。(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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