暖心一幕！救援現場，甘肅武警用手捧水餵搜救犬
2026-03-18 21:09 7,571次浏览福州8月7日電 題：兩岸青年體驗非遺技藝 同心傳承中華根脈 作者 葉秋雲 「這些工具充滿歷史感和力量感，感覺很有故事。」近日，臺灣師範大學學生賴玉寅在福建理工大學體驗畲族銀器製作技藝的「敲打成型」環節時，手持錘子專注敲打著銀器。他說，看似簡單的重複敲打，實則力道和角度都大有學問。 時值第十三屆海峽青年薈舉辦期間，第二屆海峽兩岸(福州)大學生公益廣告創意大賽暨學術交流活動在福州舉行，兩岸青年跟隨著國家級非物質文化遺產代表性項目銀飾鍛制技藝(畲族銀器製作技藝)福建省級非物質文化遺產代表性傳承人林偉星學習畲族銀器製作技藝。 8月5日，第二屆海峽兩岸(福州)大學生公益廣告創意大賽暨學術交流活動在福州舉行。圖為兩岸青年體驗畲族銀器製作技藝。(福建理工大學 供圖) 熱衷中華傳統文化的賴玉寅，對此次體驗興致濃厚。他說：「製作時，最專注的就是敲打的節奏感。整個世界仿佛只剩下槌子和銀器的清脆聲，能專心感受每一次敲擊帶來的微小變化，完全沉浸其中。」 「兩岸在老技藝的傳承與創新上很相似。」製作過程中，賴玉寅聯想到了臺灣傳統工藝的保護。他說，傳承都依賴師徒口傳心授，創新則都在努力結合現代審美，讓老手藝走近年輕一代。 作為指導老師，林偉星看著兩岸青年認真製作銀飾，十分欣慰。他認為，金銀器製作技藝是中華優秀傳統文化的重要組成部分，讓兩岸青年共同體驗非遺，能讓他們真切感受中華文化的魅力與工匠精神。 7月30日，兩岸近百名青少年走進福州市鼓樓區文化館，體驗非遺篆刻技藝。記者 呂明 攝 在第三屆兩岸青少年「創未來」科普夏令營活動中，兩岸近百名青少年走進福州市鼓樓區文化館，體驗非遺篆刻技藝。臺灣大學生吳哲維循著印材上用黑筆描好的名字筆畫執刀刻石，當名字逐漸清晰時，他說，「印材是石料，下刀需用力，可見篆刻很考驗功力。」 臺灣中原大學學生楊進忠則與大陸同學組隊，在福州圍繞中國傳統木結構建築營造技藝展開設計，共同搭建了公共藝術裝置《渡夢歸脊》。他認為，以閩南宗族文化和建築特徵為核心靈感的公共藝術裝置《渡夢歸脊》，承載了遊子尋根、家族凝聚、血親同源的情感。 當前，福建積極鼓勵臺胞參與非遺傳承與保護。據福建省非物質文化遺產保護中心透露，在福建，國家級非物質文化遺產代表性傳承人有臺胞1名、省級傳承人有臺胞12名。 首位臺籍國家級非物質文化遺產代表性傳承人卓聖翔表示，非遺的傳承與創新需要兩岸青年同心協力。兩岸青年攜手挖掘中華優秀傳統文化根脈，既能為彼此搭建深度交流、共築夢想的橋梁，也能讓兩岸傳承人共同發力，讓非遺傳承下去。(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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