8月13日,2025上海書展即將開幕,上海展覽中心延安路與南京路出入口的涼棚已經搭起,在烈日下靜候讀者。記者傍晚探營正在搭建中的2025上海書展,中央大廳裡,主賓省湖南的展位上的新書已經陸陸續續鋪陳開來,工作人員忙碌而有序,「長三角品牌實體書店展區」藍底白字已掛起,虛位以待。 主賓省讀者福利多湖南人能吃辣椒、會出書,「出版湘軍」將攜4000餘種精品圖書亮相上海展覽中心,涵蓋文學、歷史、藝術等多個領域。中南傳媒總經理周亦翔透露,本屆上海書展,一系列現場活動之外,還會推出一大波讀者福利,用滿滿的誠意,為讀者奉上一道豐富的「湘味」文化大餐。在書展開幕當天,舉辦「湘滬攜手 文脈共承——中南傳媒精品圖書推介暨合作夥伴籤約活動」,通過「推介一批好書、籤約一批作家、聚合一批平臺、推出一波福利」,集中展示湖南出版彰顯「三種文化」的重要成果,聚攏一批優質作家和合作夥伴,實質性推動湘滬兩地出版文化資源的深度融合與長期戰略合作。李敬澤、王仁湘、丁曉平、王躍文等作家,上海黨史學會、京東集團、網易有道、上海悅悅圖書公司等合作夥伴將出席。新書發布方面,作家左丘萌將攜新作《何以漢服:重新發現馬王堆漢墓服飾》亮相,陳琳將分享新書《原來你是這樣的常玉》的創作經歷,尹航將發布新書《恐龍稱霸之路》。作家與讀者見面必不可少,知名作家馬伯庸、劉同、楊紅櫻、張皓宸、孫志軍等,將與讀者面對面交流互動。此外,湖南主賓省展區將精選超過50種具有湖南特色的文創產品,如湘繡、書籤、陶瓷、文具等進行展銷,這些文創不僅具有實用功能,還蘊含著濃厚的湖湘文化氣息。主賓省將聯合抖音、京東等頭部平臺,組織直播達人、知名主播在現場開展直播薦書活動,爭取為書展帶來更多人氣、更大流量。讀者福利多多,主賓省將發布「湘遇上海 閱讀禮享」讀者福利方案,包括折扣活動、趣味打卡、集章兌換、買贈活動、包郵服務等多重福利,進一步提升讀者參與熱情與購書體驗,讓讀者享受實實在在的優惠。 湖南主賓省緊張籌備中長三角實體書店主題多今年上海書展在東西平臺上首次設立了「長三角品牌實體書店展區」,藍底白字的標識已經豎起。這次入駐的20家書店有來自江蘇的四家:大眾書局、小石頭書店、句容弘毅書城、慧源書城,來自浙江的曉風書屋、南宋書房、島上書店、安定書院,來自安徽元·書局、前言後記、徽州書局、黃山孔乙己書店,來自上海的朵雲書院、鍾書閣、混知書店、大隱書局、悅悅書店、讀者·文創空間、博林書店、香蕉魚書店參展,充分體現「一店一主題、家家有亮點」的特色,共同營造書香氛圍。 「長三角品牌實體書店展區」即將亮相上海展覽中心2樓中央大廳西平臺01展位的世紀朵雲特別帶來了「朵雲×繁花」獨家主題印章,這枚「全中國僅此一枚」的印章取自於金宇澄特意為朵雲所作的畫作。現場,世紀朵雲將陳列今年度到目前為止世紀朵雲獨家新書榜單「雲上書榜」上榜新書,這些新書由孫甘露、陳丹燕、毛尖等大咖和各行各業的X評審共同評選出來。「雲上書榜」還特別設置互動環節,邀請讀者現場推薦「命中好書」,參與者不僅可獲得神秘禮品,其推薦書籍還有機會入選下期書榜,推薦內容優秀者有機會成為X評審,此外,現場還有大量作家籤名書,包括《千裡江山圖》《繁花》《關於告別的一切》等。 整個展區將設立專屬直播間,開展35場直播,有書店主理人劉軍、羅紅、金鐘書、蔡利萍等講述書店的「前世今生」,有「帶你逛書展」介紹地域文化特質的圖書和文創特產等。
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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