中國僑聯與北京市僑聯赴俄羅斯開展「親情中華·中醫暖僑」海外服務活動
2025-11-11 18:21 2,412次浏览上周末，Chinajoy剛在上海新國際博覽中心吸引大客流，本周，插畫展「接棒」。8月8日，作為長三角文博會專題展之一，以「生長之光」為主題的2025GAF上海插畫藝術節揭幕，作為插畫領域的年度展覽，本屆展覽規模超過2.6萬平方米，吸引800餘位海內外插畫藝術家，將在3天展期內舉辦30餘場活動。插畫節與即將開幕的上海書展推出聯票，為8月書香盛宴率先點燃一把火。 展覽現場開幕當日，「2025GAFx抖音插畫大賽」頒獎典禮在現場舉辦，此次賽事吸引全球超過1萬份投稿，80幅優秀作品脫穎而出，落地展陳。主辦方代表蕪小嫻表示，GAF插畫藝術節不僅搭建展示平臺，更希望通過展會，推動插畫藝術傳承與創新，鼓勵原創內容，為行業發掘更多新銳人才。展覽現場開幕當日，國風藝術成為最具人氣的「磁場」。87歲高齡的國畫大師戴敦邦攜《踏凌霄·問道途——特展》亮相，展出《大鬧天宮》《取經路》兩大主題系列作品，其中8幅手繪原作為首次公開，筆鋒間的神魔氣象引得觀眾屏息駐足。「戴門」弟子周一新、王悅陽、陳岱青、李雲中與十餘位青年藝術家組成國風陣營。從戴敦邦蒼勁的筆墨風骨，到弟子們將水墨與插畫、刺青等融合的嘗試，生動詮釋何為傳承與創新。 展覽現場 蒙古族漫畫家優癖的《草原志怪》系列首度登陸上海，吳青松、昔酒等青年藝術家在籤售會上與觀眾交流，他們或用工筆重彩對話現代審美，或用水彩暈染東方意境，多元表達吸引大批愛好者。全球插畫界一線藝術家也來到現場。奇幻藝術殿堂級藝術家天野喜孝攜《金色世界》系列登場，這是其全新力作在中國的獨家首展，以空間裝置與光影敘事，為觀眾構建出一個沉浸式場域。日本千禧年幻想美學代表村田蓮爾首次在中國大展亮相，機械結構與詩性情緒的碰撞，成為席捲一代年輕人的視覺文化標誌性符號。《精靈寶可夢》畫師、插畫家齋藤直葵不僅分享創作經驗，還現場改畫，寥寥幾筆讓平凡線條煥發新生，吸引觀眾駐足。 展覽現場日本插畫家繪畫大師正子公也以繪製中國傳統題材聞名，「80後」童年回憶「乾脆麵水滸卡」的靈感就源於他的作品。此次，他攜手南漫畫派帶來「水滸英雄聯展」，喚起不少人的「童年殺」。還有來自韓國、新加坡、馬來西亞等十餘個國家的百餘位海外藝術家帶來全球視野下的創意表達。 展覽現場插畫，不僅是停留於紙面上的藝術，其創新基因與跨界活力，在本屆插畫節上得到印證。當插畫「破圈」成為流量符號，更能衍生成為IP資產。拳頭遊戲在現場展出的《英雄聯盟》IP《符文戰場》海量原畫，就是插畫魅力在遊戲領域的折射；上海企業米哈遊帶來旗下遊戲《絕區零》復古街頭塗鴉展陳，打通虛擬與現實。數字繪畫軟體「天生會畫」則為觀眾呈現科技與藝術的融合。 展覽現場在業內人士看來，插畫藝術的跨界能力不容小覷，通過視覺重塑，複雜知識能夠可視化，吸引當下受眾。主辦方上海市國際展覽集團副總裁、上海貿促展覽展示有限公司總經理許潤禾表示，未來，插畫節將展示插畫藝術在教育、醫療、文旅、商業、城市更新等領域的潛力和價值，讓插畫從「作品」轉化為新的「生產力」。水墨西遊>
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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