研究報告：二三線城市對高校畢業生就業吸引力提高
2026-02-28 08:50 4,317次浏览濟南8月8日電 (記者 趙曉)「哇！別人家的孩子都好厲害，我們被一幅幅色彩明亮的作品驚豔到了。」來自新疆的汪珊帶著15歲的兒子暑期遊濟南，被一場新展所震撼。 「童心多奇妙——首屆山東省少兒美術展」近日在山東美術館開展，甫一亮相即吸引大批學生和家長參觀打卡。 據統計，該展覽共收到各類投稿3225件，經嚴格評審，624件作品入圍參展，致力於打造山東少兒美育標杆品牌。本次展覽也是山東美術館建設「藝遊齊魯」「公益藝術旅遊目的地」品牌的生動體現。 觀眾在展覽現場參觀。趙曉 攝 記者8日在展覽現場看到，孩子們用稚嫩的筆觸勾勒動物世界，持斑斕的畫筆描繪神話裡的奇異精靈，以閒置的生活材料「DIY」藝術空間，創意和想像力無限。 在一棵用紙箱組裝的「蘋果樹」前，觀眾們駐足打量每個創作細節。布展人在樹旁寫道：「這5000多個蘋果裡，藏著200多個孩子的奇思妙想……教育不是雕刻未來，而是喚醒無限可能！」 現場展出的用紙箱組裝而成的「蘋果樹」作品。趙曉 攝 「媽媽，快看，這個蘋果是我畫的。」今年10歲的王奕宸激動地喊道。他在接受記者採訪時說，他從幼兒園開始學畫畫，從基礎的簡筆畫學到現在的漫畫，他喜歡通過畫畫記錄生活中的美好瞬間。 讀小學二年級的李嘉萱和姐姐在展廳內穿梭，不斷在作品前擺可愛的「Pose」。「這些畫太漂亮了，我們忍不住拍了很多照片。」她說，自己也學畫畫，平常最愛畫大海和森林。 本次展覽共分「技之樂」「物之趣」「形之夢」「心之光」4個單元。「技之樂」展出傳統繪畫類作品，孩子們將傳統技法內化為獨特表達；「物之趣」呈現創意綜合類作品，小藝術家們賦予生活材料嶄新藝術生命；「形之夢」展出手工藝、雕塑及裝置作品，引領觀眾進入多維藝術空間。123件特殊兒童群體的作品，則構成第四個單元「心之光」。 家長帶孩子在展覽現場欣賞美術作品。趙曉 攝 「山東美術館是一個公共文化服務平臺，希望為老、中、青、幼不同年齡段的人提供藝術展示和交流平臺。」山東美術館館長楊曉剛表示，該館近年來打造「青未了」「藝彩新鋒」品牌欄目，扶持青年創作者，包括大學應屆畢業生、剛工作的上班族等，反響都很好。經過調研，該館今年開始推動「青未了」的姊妹篇——少兒美術展。 首屆山東省少兒美術展秉持「以美育人、以美化人、以美培元」理念，旨在搭建面向山東全省少年兒童的美育成果展示平臺。「未來，少兒美術展將打造更多裝置性作品，並與公教活動充分融合，構建長效的美育生態。我們既栽培『大樹』，也不忘育『小苗』。」楊曉剛如是強調。(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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