【牢記囑託·看見美好中國】用心用情保護傳承，讓文化遺產煥發新生
2025-11-03 21:45 4,354次浏览8月11日零時開始，上博古埃及展連續開放168小時。作為上海博物館古埃及文明大展168小時嘉年華系列活動首個重磅活動，8月11日晚，「金字塔之巔：古埃及文明大展」主題新書《金字塔在中國：古埃及文明大展煉成記》首發儀式在上海博物館人民廣場館舉行。記者從上海博物館獲悉，目前「168小時嘉年華」夜場票已售罄。《金字塔在中國：古埃及文明大展煉成記》由上海博物館編、譯林出版社出版，深度聚焦「金字塔之巔：古埃及文明大展」從籌備到呈現的全過程，全面呈現現象級展覽背後的運作邏輯與產生的深遠影響。上海博物館館長褚曉波表示，該書以14萬字生動記錄了展覽籌備到最終呈現的幕後故事，展現了上博為拉近古埃及文明與當代觀眾之間距離所做的努力；還通過團隊訪談解碼博物館運作奧秘，展現了博物館人「心懷熱愛、勇於擔當、敢闖敢拼」的精神。「這本書不僅是展覽記錄，更是一份承諾，上海博物館未來將繼續以文明為帆探索前行。」鳳凰出版傳媒集團黨委書記、董事長章朝陽表示，該書揭示了一種新的文化生產模式：如何將博物館資源、國際合作、新聞敘事、城市傳播等多個維度有機融合，催生出一個「超級文化IP」，並最終轉化為文化認同與公共情感的一部分。「希望通過我們的努力，不僅讓世界讀懂中國，也讓中國讀者更深入地理解世界各大文明的內在邏輯與精神力量。」譯林出版社社長葛慶文表示，譯林出版社長期專注於人文社會科學和中外文明交流領域的出版實踐，《金字塔在中國》不僅具備鮮明的紀實特質，也體現了這一出版理念的具體落地。「我們相信，文化的力量不止於傳遞，更在於理解、共情與回應；出版的使命，也不止於保存，更在於轉化、激發與連接。」藝術博主賈布與文化博主「Fu大爺」於夫分享了各自閱讀這本書的感受。「作為一個藝術博主，我有幸見證了這個展覽的每一個高光時刻。但直到翻開這本書，才真正明白那些震撼數字背後凝聚了多少不為人知的努力……每一個故事都讓我驚嘆：原來我們看到的完美展覽，是無數人用專業與熱愛鑄就的。」賈布說。一口氣讀完整本書，「Fu大爺」印象最深的是這本書開頭館長向館內眾人提出的一個「奇怪」問題：「有什麼樣的展覽，是上博應該辦，但還沒有辦的？」「今後我拍短視頻的時候，也應該多問問自己，有什麼樣的內容，是我應該拍，但還沒有拍的。」發布活動吸引眾多觀眾關注，整個上海博物館二到四樓的樓梯上站滿了圍觀者。在充滿異域風情的埃及舞蹈表演烘託下，褚曉波為現場購書讀者籤售新書，為他們的觀展記憶增添一份來自上海博物館的獨特紀念。活動同時設置問答互動與抽獎環節。為滿足更多讀者的即時閱讀需求，《金字塔在中國：古埃及文明大展煉成記》電子書當晚也在華為閱讀平臺獨家首發上線，以更便捷的方式觸達世界。華為終端雲服務互動媒體BU總裁張思建表示，該書的獨家首發是華為閱讀致力於將文化藝術融入用戶生活的一個縮影。8月13日晚，上海博物館和譯林出版社還將在上海書展中心舞臺舉行《金字塔在中國：古埃及文明大展煉成記》新書分享會。現場照片 賴鑫琳 攝現場照片 賴鑫琳 攝現場照片 賴鑫琳 攝
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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