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2026-03-10 20:27 5,941次浏览杭州8月13日電 (張斌 章是一)8月13日，「百年定庵——紀念沈定庵誕辰100周年書法作品展」暨「神淵寫時雨——沈定庵珍藏徐生翁書畫作品展」開幕式在位於杭州的浙江美術館舉行。 本次展覽於8月9日至8月31日開放，共展出沈定庵書法作品及文獻100件、徐生翁書畫作品及文獻50餘件。 開幕式現場。章是一 攝 沈定庵(1927-2023)為浙江紹興人，早年師從馮凌雲、林眾可等先生，後拜師著名書畫篆刻家徐生翁，曾任蘭亭書會會長、中國書法家協會理事、浙江省書法家協會副主席等職，其隸書風格雄強古穆，兼具現代感與視覺力量，榮獲「中國文聯終身成就書法家」稱號。 此前，沈定庵先生的子女沈大曄、沈大晟向浙江美術館提出了為父親舉辦紀念展覽的願望，並將父親珍藏的徐生翁先生的書畫作品捐出。因此，浙江美術館此次展出沈定庵早中晚年的代表作品和文獻共100件，紀念其百年誕辰。 「先父的一生是書法的一生，他以書為業，以書為榮，以書為傲。」沈定庵之子沈大曄說。在學術與著述上，沈定庵撰有《論王羲之的書法藝術及其思想》等論文，主編《20世紀書法經典·徐生翁》卷等，著有《沈定庵書法集》《定庵隨筆》《近百年紹興書畫家傳》等，收錄任熊、徐生翁、陳半丁等近百位紹籍書畫家的生平與成就，為傳承鄉邦藝文脈絡留存了珍貴文獻。 徐生翁(1875-1964)同為紹興人，以書畫篆刻名世，民國時期便有「金石書畫，橫絕千秋」之譽。新中國成立後，徐生翁任浙江省文史研究館館員、紹興縣文物管理委員會委員，政協紹興縣委員會委員。此次展覽集中展現了沈定庵與徐生翁的藝術成就及深厚師生情誼，為觀眾提供了近距離感受浙派書法傳承與魅力的機會。 展覽現場。主辦方供圖 展覽布局上，浙江美術館4、6號廳展出沈定庵作品，按「蘭亭接武」「虛懷問道」「桑梓情懷」「湖山寄跡」四部分呈現；5號廳展出徐生翁作品42件組，涵蓋書法與繪畫兩類。(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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