10類產品將推行「一碼溯源」 覆蓋拼多多、京東等10家電商平臺
2026-01-06 16:11 4,839次浏览廣州8月12日電 (程景偉 趙沚琦)作家蘇童近日亮相「花城文學課」第20講，分享了自己對短篇小說創作的理解和心得，「短篇小說就像是一幅精美的畫卷，雖然篇幅短小，但卻能夠以簡潔而深刻的方式呈現人性」。 蘇童認為，短篇小說的創作需要作家具備敏銳的觀察力和深刻的理解力，能夠在生活中捕捉到那些細微而重要的瞬間，並將其轉化為生動的文字。他提到，其早期的短篇小說創作受到契訶夫的影響，注重對人性的深刻剖析和對生活的細膩觀察。 蘇童(左)、謝有順(右)出席「花城文學課」第20講。花城出版社 供圖 當日，蘇童與中山大學中文系教授、廣東省作家協會主席謝有順就「短篇小說的光輝——從契訶夫談開去」這一主題進行對話與分享。 契訶夫一生創作了大量短篇小說，作品以冷峻、真實著稱，對人性和社會有著深刻的洞察。蘇童認為，契訶夫的早期作品如《變色龍》《胖子和瘦子》《套中人》等，展現他對社會現象的批判與諷刺，這些作品以犀利的筆觸揭示了人性中的弱點和社會的不公。 然而，契訶夫的創作並不止步於此。隨著寫作的深入，他的作品開始展現出更多對人性的憐憫與關懷，尤其《苦惱》和《萬卡》兩篇作品。蘇童認為，契訶夫的偉大之處，在於他能夠將人性中的複雜情感以簡潔而深刻的方式呈現出來，讓讀者在閱讀中感受到人性的溫暖與美好。 在對談中，蘇童也提到自己的新作《好天氣》。「《好天氣》是我寫得最長的一部作品，也是我最用心的一部作品。」他表示，這部小說的創作過程充滿挑戰，但也讓他對寫作有了更深的理解。 蘇童表示，在《好天氣》的創作過程中，他不斷審視自己的文字，力求每一章都能達到設定的高標準。 謝有順認為，短篇小說是作家寫作能力的試金石，需要作家在有限的篇幅內迅速地建立起故事的框架，塑造出鮮明的人物形象，並通過簡潔而有力的語言傳達出深刻的主題。(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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