亞洲最大挖泥船下水
2026-02-17 07:04 2,325次浏览文匯報獲悉，8月10日清晨，海派藝術名家、上海大學美術學院教授、上海中國畫院畫師張培礎因病辭世，享年81歲。這是在上海美術界德高望重卻分外低調的一位藝術家，成名甚早，內功深厚，桃李滿天下。 今年春夏之交，張培礎在上海中國畫院美術館剛剛辦完「海上名家研究系列·大道尋真——張培礎水墨作品展」。這竟然是耄耋之年的他生平第二次舉辦個展，著實令很多人感到意外。在這次展覽上，張培礎呈現70餘件題材豐富的畫作，包括主題畫作品、戲劇人物、海上畫家造像系列、人物寫生系列、人體系列等，跨度超過40年，其中包括特意創作的一批新作。展覽期間，他向記者坦言：「我這一輩子畫了好多作品，不少經典作品已反覆展示過，這次希望能換點新的！」而彼時，他的身體狀況已不容樂觀。 張培礎的筆端，始終保持著日常、自然、本真的湧動。以人物畫見長的他，往往關注生活中的個體，尤其是身邊的都市人物，作品多描繪現代都市中形形色色人的生活場景、神態和情感。這些畫作似乎過於平和，算不上彈眼落睛，卻親切得就像人們熟悉的生活，並且經得起一再回味。張培礎的人物畫，在海派畫家中相當具有辨識度。除了主題性創作，他的畫幾乎無一例外呈現出一種「瀟灑的嚴謹」——一方面不勾線，慣用大筆磅礴、水墨淋漓的沒骨畫法，另一方面對於造型、結構等關係格外講究，既洋溢著濃濃的東方寫意，又呈現出較強西洋式的光感。 對於水墨這一東方特有的藝術語言，張培礎一直保持著自己的思考。他認為，筆墨術語中筆性、筆意、筆情之精微，墨韻、墨氣、墨趣之魅力，正是中國畫審美的最高境界。中國寫意水墨借物言志，抒發對中國畫意念、意韻精神的感悟，崇尚對筆墨精神含量的追求，正是一種藝術品性的至高境界。早在20多年前從上海大學美術學院副院長一職退休前夕，張培礎就曾和學生們辦起「水墨緣」師生展，日後又將「水墨緣」從展覽拓展成一個長期交流水墨技藝、心得的藝術沙龍，為海上水墨的探索與創新默默蓄力。
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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