文脈華章丨暑期「博物館熱」，跟著總書記探尋中華文明
2026-01-16 09:35 3,174次浏览這個夏天，一群「小妖怪們」意外成了電影市場的主角。電影《浪浪山小妖怪》暑期上映以來，豆瓣評分8.6，累計票房突破6億元，刷新中國影史國產二維動畫電影票房紀錄。 細心的觀眾發現，影片的片尾致謝了北京航空航天大學新媒體藝術與設計學院。原來，該片的導演和編劇於水是學院老師，還有7名學院畢業生參與核心主創。小妖怪們成功出圈，傳統理工類大學裡的文科老師也隨之完成了華麗轉身。文化的魅力就是這麼神奇。 《浪浪山小妖怪》的火爆，讓人想起今年春節檔的《哪吒2》以及去年火爆全球的遊戲《黑神話：悟空》。這三者的成功有很多相同之處，比如，它們都選擇了一個典型的中國傳統故事，《黑神話》再現悟空身姿，《哪吒2》講述了魔丸轉世歷劫的故事，而《浪浪山小妖怪》不僅是西遊題材，還脫胎於兩年前廣受好評的動畫短片《小妖怪的夏天》。創作人員通過對經典故事的挖掘、二次創作，賦予了這些老故事全新的架構、全新的內涵，讓人耳目一新。 同時，這三者對傳統文化的堅持一絲不苟。《浪浪山小妖怪》的水墨暈染用得嫻熟自然，而《哪吒2》《黑神話》，則不計成本地將東方美學演繹到極致。傳統文化的底蘊、傳統精神的凝鍊，中國特色的敘事方式展露無遺。 另外，這三者的成功見證了中式審美的魅力。在導演於水看來，能讓大家產生廣泛共鳴的不外乎這三個層面：首先是傳統符號，比如中式建築、燈籠等；其次是中式審美，比如留白技藝和水墨畫；第三點是情感認同。小豬妖的媽媽將愛藏在了每一句「多喝水」的叮囑裡，這三個字可謂網絡熱梗，引發了眾多共鳴。 更值得一提的是，這三者都滿足了時下社會對情緒價值的需求。《黑神話》裡的悟空蒸不爛、煮不熟、錘不扁、炒不爆，《浪浪山小妖怪》不忘初心也同樣感人。從它們身上，我們可以讀到工作、生活以及人生中值得珍重或者暫時缺失的那一部分，足以為人生充電。 三部作品的成功表明，文化產品只要堅持用東方美學和審美情趣創作，用中國特色的表現方式說故事，體現傳統文化和傳統精神，並結合當下的社會心理，與大家產生情感共鳴，就不愁沒有觀眾和擁躉。我們應該具備這樣一份文化自信和文化底氣。
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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