探尋北京「城之源」（賡續歷史文脈·考古故事）
2026-03-13 22:49 4,865次浏览長春8月8日電 (李釗)「這是我第一次來長春，認識了很多藝術家朋友，收穫很大。」來自剛果(金)的陶藝家斯坦尼斯8日對記者說。 這次，斯坦尼斯是專程參加第12屆中國長春國際陶藝作品邀請展暨2025蓮花山陶藝創作營(以下簡稱「長春陶藝展」)的，該展歷經14年發展，現已探索出一條「經典傳承、特色彰顯、多元融合」的發展路徑，由65個國家和地區的350餘位藝術家創作的1200餘件作品，被收藏於長春國際陶瓷藝術館。 陶藝家在長春蓮花山陶藝創作營進行駐場創作。 李釗 攝 本屆長春陶藝展，共收到59個國家和地區242位藝術家創作的800餘件作品。最終，來自中國、白俄羅斯、德國、喀麥隆、保加利亞、西班牙、越南等18個國家的30位頂尖陶藝家成功入圍，他們來到長春進行駐場創作。與往屆相比，本屆長春陶藝展參與範圍更廣、層次更高、國際性更強。 在8日舉行的開幕式現場，孫悟空耍金箍棒、經典京劇唱段、漢服表演等極富國風韻味的文藝節目，引起各國藝術家的濃厚興趣，他們紛紛拍照留念。 長春市政協副主席薛文革在致辭中表示，長春陶藝展日漸成為集陶藝精品展示、陶瓷文化傳播、文明交流互鑑於一體的國際化專業平臺。「以藝為媒、以展會友，望進一步拓寬陶藝創作、文化傳播、產業融合等合作領域，深化務實合作層次，將長春打造成為『中國北方陶藝之都』」。 國際陶藝學會主席奧利奧通過視頻致辭表示，本屆入圍的陶藝家技術高超、創造力強，將讓人們看到來自世界各地陶藝作品的多樣性。「我相信，你們將在不同文化背景的交流間，提高陶藝知識，這是陶瓷和藝術的偉大之處。」 聯合國教科文組織國際陶藝學會前理事、本屆長春陶藝展評委周光真接受記者採訪表示，長春陶藝展是中國北方舉辦的為數不多的陶藝展之一。經過十多年的發展，賽事重視程度越來越高，活動運作愈加成熟，有了自己的特色和優勢。「不同國家的陶藝作品體現了不同文化，舉辦此展可以促進文化交流。」 據了解，藝術家創作將一直持續到本月25日，他們將以長春的山風、水韻、林濤為靈感，共同演繹泥土與火焰交織、傳統與現代碰撞、民族與世界共鳴的藝術交響。(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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