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2026-02-05 00:46 4,275次浏览上饒8月8日電 今年8月6日是方志敏烈士英勇就義90周年紀念日。「赤子·大地——趙奇《可愛的中國》繪畫研究展」日前在上饒美術館開幕。 展覽現場。 主辦方供圖 20世紀80年代，畫家、中國國家畫院研究員趙奇懷著對方志敏烈士的崇敬之情，歷時數年、數易其稿，最終完成連環畫《可愛的中國》的創作並於1984年出版。這部連環畫以中國畫方式創作，每一幅都可視為獨立的藝術作品。它充滿詩性和文學性的繪畫語言，寬銀幕構圖與蒙太奇式的敘事手法，在當時的連環畫壇別具一格。 此次展覽主題為「赤子·大地」，策展人許柏成如是闡述主題思想，即「赤子」指方志敏的赤子之心，也包括藝術家創作的赤誠，「大地」指養育方志敏烈士的熱土上饒。展覽分為「相遇」「史詩」「交織」「迴響」四個篇章，其中「史詩」篇章重點呈現作品原作與手稿，為了凸顯原作的繪畫表現力，展覽沒有完全按照連環畫的順序呈現，而是根據題材進行分類，觀眾更能在相近題材的對比中體會作品的感染力。 展覽現場。 主辦方供圖 從展覽中，觀眾可以了解到藝術作品的構思、創作與誕生過程。例如，在表現監獄環境的畫面中，趙奇對「敵人勸降」這一情景四易其稿，反覆推敲，呈現只有一桌酒席的房間，從側面展現方志敏與敵人的交鋒。展覽中的部分作品還被放大近20倍，增強了沉浸式體驗。展覽尾聲特別設置了「迴響」篇章，桌椅、油燈、信箋等還原出方志敏在獄中寫作的場景，觀眾可以在這種極具參與感與儀式感的形式中駐足思考、真切留言，表達對烈士的敬意，寫下自己心中「可愛的中國」。 趙奇表示，這次展覽對他而言非常特殊，「這些作品已完成40多年，來到方志敏的家鄉，讓我也有一種回家的感覺。方志敏對這片土地有深厚的感情，他的事跡和精神一直激勵著我們。」 策展人現場導覽。 主辦方供圖 中國美協副主席、中國國家畫院院長劉萬鳴表示：「20世紀80年代，趙奇完成連環畫《可愛的中國》。這部作品見證了他將歷史與現在、民族與個人、文學與繪畫融為一體的藝術追求，對於當下主題性美術創作具有重要的示範意義和借鑑價值。」 展覽由中國國家畫院、上饒市文化廣電旅遊局、上饒市公共文化服務中心主辦，將持續至10月8日。(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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