從 「吃飽」 到 「吃好」 亞寵展解鎖年輕養寵人科學餵養新主張
2026-03-17 18:52 6,196次浏览8月的上海，書香滿城。在2025上海書展暨「書香中國」上海周上，北京出版集團精選千餘種精品力作及文創產品亮相上海展覽中心，為申城讀者帶來獨特的京味閱讀體驗。精品薈萃，展現「京」版魅力本次書展，北京出版集團帶來了陣容強大的京版好書，涵蓋主題出版、人文社科、文學藝術、科普生活、少兒教育等多個領域，琳琅滿目。在主題出版板塊，《大國之興——使命型政黨與中國式現代化》《中國改革開放》等作品，深刻記錄了中國的發展歷程與偉大成就。人文社科類圖書則兼具思想深度與可讀性，如「大家小書」「發現之旅」系列，以及引發熱議的《狂野的希望：在灰暗的日子裡找到光亮》。上海書展現場藝術板塊更是亮點紛呈，《中國書法之美》《法海寺壁畫臨摹精選》《羅浮宮》等，兼具審美價值與收藏價值，吸引了眾多藝術愛好者駐足。文學類佳作同樣引人注目。除了最新推出的《風吹起了月光》等作品，榮獲茅盾文學獎的《北上》、榮獲「五個一工程」獎的《寶水》等近年來的文藝精品也深受讀者喜愛。正值暑期，小讀者們也有豐富的精神食糧。「『共和國脊梁』科學家繪本叢書」「謝耳朵漫畫」等系列，將知識性與趣味性完美結合，滿足了不同年齡段兒童的閱讀需求。名家對談，激蕩文學之光除了精彩的圖書展銷，北京出版集團還精心策劃了一系列文學活動，為申城讀者奉上文化大餐。8月16日，茅盾文學獎得主徐則臣、《人民文學》主編、作家姚鄂梅將與北京十月文藝出版社總編輯韓敬群做客上海書展，以「京腔京韻，海風海雨」為題，與讀者暢聊讀書與文學的魅力。次日，徐則臣與韓敬群將在閔行圖書館分享《北上》的創作故事，探討大運河作為歷史見證者與文學符號的深刻意義。同日，作家劉汀將攜新作《生活啟蒙》亮相思南文學之家，與韓敬群、評論家項靜、作家三三一起，共同探討兩代人的對話與自我啟蒙的旅程。書展7天裡，北京出版集團在上海展覽中心、上海書城和全市範圍內多個分會場，將舉辦上海書展主題出版研討會、上海書展閱讀盛典、開明出版傳媒上海論壇、中國作協「新時代文學攀登計劃」推廣活動、國際文學周等活動。
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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