颱風「楊柳」將致珠江流域出現一次強降雨過程
2026-03-06 18:47 7,364次浏览當海派藝術的開放包容，遇見中原大地的厚重深沉，一場跨越千裡的文化對話在黃浦江畔展開。今天，「中原畫風」河南省優秀美術作品上海展在中華藝術宮（上海美術館）開幕，180件國畫、油畫、版畫等精品力作，攜黃河文明的歷史烙印與時代氣息，與海派藝術展開碰撞。「中原畫風」與正在33米層舉行的「海上春雲·唐雲藝術展」、0米層舉行的「萬象本色——中國白·德化瓷上海藝術大展」和「吾心安處——夏陽的藝途與歸棲」一起，都是近期中華藝術宮裡大熱的展覽，吸引了暑期裡的師生之外，不少專業人士也紛紛頂著暑氣前來觀展，日觀展人數最多超過2.3萬人次。 上海籍藝術家丁中一的作品 徐翌晟 攝這是「中原畫風」全國巡展的第29站，河南省美協名譽主席馬國強深情回憶道：「河南的現代美術教育之旅始自上海藝術家的奉獻。多年前，正是邱光正、丁中一等一批遠赴河南的上海畫家為河南的美術院校帶來了現代藝術之先鋒，因此，此番來滬展覽是河南美術界的一次『取經之旅』，也是一次『尋根之旅』。」 展覽現場 徐翌晟 攝「中原畫風」展出的作品是河南省老中青三代美術家近年來精心創作的精品力作，或描繪中原大地的壯美山河、悠久歷史和燦爛文化，或展現新時代河南人民的精神風貌、生活百態和奮鬥歷程，或探索當代藝術的創新表達、多元融合和審美追求，基本代表了河南美術近年來的最高創作水平，其中多件作品曾入選全國美展。 展覽現場 徐翌晟 攝步入展廳，一幅幅作品有的是對《韓熙載夜宴圖》筆墨傳統的當代詮釋，有的是對黃河生態保護的詩意描繪，有的是對農民工、鄉村教師等平凡身影的真情刻畫。它們沒有海派美術「中西合璧」的精巧，但卻帶著中原人特有的「實」：對傳統，實打實地傳承；對生活，實打實地觀察；對時代，實打實地回應。這些作品，通過多元的觀察視角、多樣的表達方式，全景式展現了河南的過去、現在和未來。 展覽現場 徐翌晟 攝「傳統，生活，創新，中正」是馬國強對於這次展覽作品風格的概括，1969年，他曾經在上海針織廠學習花樣設計，這一段學習經歷讓他對上海充滿了感情與感激：「如今的上海美術，始終紮根上海這座城市的精神土壤——既有黃浦江的開闊視野，又有裡弄市井的煙火氣；既有國際大都市的時尚律動，又有江南文化的細膩溫婉。這種『不保守、不浮躁，既紮根傳統又擁抱時代』的藝術態度，這種『海納百川、自成一派』的格局，正是海派藝術最珍貴的『真經』。」
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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