寧夏隆德：六盤山下千年古縣變身「康養桃源」
2026-02-01 18:31 3,142次浏览山東文登8月8日電 (王嬌妮 陳宏青)「參展的各國漫畫家們都很高興，能在一座美麗的中國鄉村美術館展出作品。」近日，世界漫畫家聯盟中國聯盟副主席朱丞在山東威海文登區瓦屋莊村如是說。 8月6日，威海文登國際漫畫展在畢克官美術館開展。郭彥成 攝 威海文登國際漫畫藝術展8月6日啟幕，讓群山環抱的瓦屋莊村熱鬧起來。來自36個國家、100餘位漫畫家的150幅作品在此亮相——既讓中國觀眾領略到世界漫畫的魅力，也為小山村吹來一股清新的「漫畫風」。 瓦屋莊村與漫畫的淵源由來已久。近年來，村裡保留著傳統膠東風情的民居外牆上，多了靈動的漫畫牆繪，傳統與新潮碰撞出獨特藝術景觀，「漫畫村」的名號漸漸傳開。 坐落於該村的畢克官美術館，前身是村裡的廢棄糧倉。自2020年美術館落成以來，這裡已接連舉辦中國(威海)原創動漫展、賈平西水墨藝術展等20餘場高水平展覽與文化活動。 如今，美術館周邊30多處閒置老房子也跟著「煥新」：有的成了飄著墨香的書院，有的變身為藝術家的創作工作室。以漫畫為媒，瓦屋莊村不再只是「漫畫主題村」，更成了文旅融合的「跨界平臺」。 圖為觀眾在觀展。郭彥成 攝 暑期裡，瓦屋莊村的「漫畫熱」持續升溫：城裡孩子專程來此學畫、賞大師作品；村民們農閒時也會走進展館，對著畫作交流品評。 「畫家、作家，還有研學的年輕人，都衝著漫畫村來了。」畢克官美術館館長閆傳明說，許多人主動參與到村莊建設中，都盼著瓦屋莊村能打造出自己的主題IP。 除了吸引普通觀眾，展覽還引來業界關注。此次漫畫展期間，7位國內知名藝術家受聘為美術館藝術顧問，世界漫畫家聯盟中國聯盟第一次會議也在此召開。 據悉，這場小山村與世界的藝術對話，是文登區以文化振興賦能鄉村發展的縮影。當地不僅有漫畫村，還培育出設計村、圍棋村、舞蹈村等20餘個特色文化村落，催生出一個個透著「藝術範」的新農村。(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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