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来源:网盟彩票2023-11-28 17:48

  

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中新社70年丨从“海棠院”出发,他走在最前面******

  “从47个开始”

  1952年9月14日,44岁的廖承志走出家门,向东行二三百米,走进了“海棠院”。

▲《中新社人文地图》,章新新绘▲《中新社人文地图》,章新新绘

  “海棠院”是以种植海棠树而闻名的老四合院,坐落在北京东城区北新桥三条(以前叫“王大人胡同”)东头北侧的中侨委大院里,是清朝理郡王府的旧宅,距廖公家很近。他家小院东墙,开了一个小门,便于他到中侨委大院上下班。

  当年,《乾隆京城全图》中,曾描绘过“海棠院”,它是康熙长孙住过17年的故居。近晚,日军占领北平,小院曾沦为伪满洲国使馆。1949年之后,原是中侨委的办公场所,后来成为筹备中国新闻社办公的地方。侨领庄希泉曾居于此。上世纪80年代,还曾是国务院港澳办的办公地。

  1952年,夏末秋初。这一天,中侨委副主任廖承志来到“海棠院”,出席建立中国新闻社筹备会议,做动员讲话。当时,参加中国新闻社筹备工作的,共有47人,因此这篇讲话就被命名为:“从47个开始”。他说:“现在,你们有47个人,这在开头已经不算太少了。新华社起家的时候,才5个人嘛!”

  打破关门主义

  怎么样办好中国新闻社是筹建中国新闻社工作中必须解决的重大问题,廖公在讲话中向中国新闻社的同事发出了“打破关门主义,反对教条主义”的号召。

▲廖承志历史资料图片,中新社发▲廖承志历史资料图片,中新社发

  廖公特别强调,报道要“群众化一些”,要做到这一点就得解决两个问题:

  第一,要使报纸能够办下去,但是现在有的人只求痛快,不顾政治后果,这是不对的。应该做到既能坚持立场,又能使报纸生存下去,否则是没有好处的。

  第二,有些朋友很天真,不懂得时间、地点、条件的不同,不知道根据具体情况照搬国内的一套,是常常要犯错误的。

  “应使华侨对中国新闻社有好感”,他说,“中国新闻社首先要解决消息的形式问题”,“要如何使华侨看了不会感到它一点生气也没有。要做的有分量,就应掌握华侨的特点,了解其困难,报道要有特色。”

  筹建中国新闻社过程中,时近新中国成立三周年,中国新闻社组织了一批试播稿件,报送廖公审批。有一次,在一篇800字的综合报道稿件上,廖公批了6个字:“太长!太长!太长!”连用了三个惊叹号。

  廖公在筹建中国新闻社初始,就为建构中新风格确立了基本路向:打破关门主义,反对教条主义,报道要“群众化”,为广大海外侨胞生存发展服务,为广大华侨报纸生存发展服务。

  反对“文抄公”

  从“海棠院”出来,西行不过一二百米,就到了原来中侨委的小礼堂。“文革”之前,中国新闻社的重要会议多曾在此举行。

  1965年3月12日,廖公在这里接见中国新闻社分社会议代表并发表讲话。讲话主旨,非常鲜明,就是反对“文抄公”。

  廖公特别强调,“中国新闻社是要把富有高度政治性的新闻,消化成为华侨中间、落后读者能吸收的东西。这就需要马列主义水平更高一些。‘文抄公’不是马列主义。正是这样,我说,中新社编辑部的立场观点、思想方法,应当有高度的马列主义,而形式是爱国主义”。“我们天天发出的消息,是不是上政治课?上政治课是对的,但不是教条主义的政治课。不是没有血肉的、无的放矢、‘文抄公’和教条主义的政治课。”

  他说,“报道不要啰嗦、过长,要简短有力”,“中新社的报道,要根据马列主义的解说,把事实编排起来,要以思想理论的指导去摆事实,用事实讲道理,用事实讲话。中新社更要注重摆事实,以事实教育、团结华侨。”

  对有些事情,廖公不主张对外公开报道。他一口气举了几个例子:

  第一个例子,“反对封建迷信,如说‘大中华’(香烟包装盒)上两个华表是‘封建’;‘红双喜’(香烟包装盒)也要改,这是胡闹,不能报道”;

  第二个例子,“宣传增产节约,不要去报道‘不买猪肉就是爱国’”;

  第三个例子,在讲话现场,有同志问,对贫下中农的作用如何报道?廖公当即说,“中新社在一个时期,综合报道一下就可以了”,“如‘李双双’,在国内受欢迎,国外看不懂。”

  廖公一再强调,“要提高通讯社的威望,切忌‘文抄公’。”他讲的“文抄公”,不仅仅指报道风格,也是说办好中国新闻社,要始终坚持爱国主义的报道方针。在当时,廖公的讲话振聋发聩,发人深省。

  “听高调的人总是少数”

  从原来中侨委小礼堂往北走,不远就到了中国新闻社旧办公楼。在旧办公楼的一楼,有一间面积不大的放映厅,可以坐四五十人。“文革”之后,中国新闻社复办,最初在小礼堂办公,上世纪80年代才搬到旧办公楼,小放映厅也成为中国新闻社举行内部会议的首选场地。

  1981年2月26日,廖公在这里参加中国新闻社分社、记者站会议,发表即席讲话。讲话的主要内容是,中国新闻社的工作要“表现出极大的灵活性”。他说,要“最大限度地加以灵活应用,面对国外,主要面对海外华侨,还有中国血统已加入当地国籍的华人、港澳同胞、台湾同胞。它的工作对象还可以扩大到和这四种人有密切联系的外国朋友。”

  他特别强调,“你们中国新闻社应表现出极大的灵活性,这个灵活性是讲面对着复杂的群众,你说它是中间的也可以,说它是中间落后的也可以,甚至是完全落后的也可以,但是我们必须争取他们。”

  他反复叮嘱,“不要忘了一般群众,不太了解我们情况的人,你对他们唱高调,变成对牛弹琴了。所以还要看对象。注意针对性,才能够定合适的调子。要不然,情况不同,对象不同,你弹出来的声音还是一个样子,那就不太对头了。就外面的读者、群众来讲,还是两头小、中间大,这是一个规律。听高调的人总是少数。”

  不穿“干部服” 要说“家常话”

  这次讲话的背景是,当时中国新闻社刚刚恢复建制不久,业务发展日新月异,中国新闻社的同志都希望廖公出来讲话,把中国新闻社确定为“国家通讯社”。

  廖公讲的第一个问题,就是“中新社是什么性质的通讯社”。他说,“中新社就是一个国家通讯社”,“不能认为中新社是同仁通讯社,也不能认为中新社仅仅对华侨宣传,就说它是一个杂牌通讯社”。

  同时,他一再说,中国新闻社的报道“不要忘了一般群众”,不应该穿“干部服”,不应该像个官僚,不说官话,要会说家常话。对于怎样坚持和发扬中新社风格,在这篇讲话中,廖公阐述得很清楚,且反复地讲,苦口婆心,真是千叮咛、万嘱咐。这篇讲话是廖公到中国新闻社的最后一次公开讲话,也成为他对中国新闻社工作的“最后嘱托”。

  孵出来的是鸡还是鸭?

  廖公每一次到中国新闻社讲话几乎都没有讲稿,即席而谈,开门见山,不讲官话,没有套话,谈笑风生,诙谐幽默,提纲挈领。

  从“海棠院”到小礼堂,再到小放映厅,廖公的这三次讲话,在中新风格三个不同的历史时期,回答了“我们是谁”、“从哪里来”、“将走向哪里”的重大问题,是中新风格生成、发展、成熟的历史样本。

  始终不渝地坚持爱国主义报道方针,坚持党的实事求是、一切从实际出发的思想路线,坚持为海外广大侨胞服务,是廖公对外宣传思想活的灵魂,也是中国新闻社历经历史曲折获得的最重要的历史经验。

  他不是中国新闻社的编辑记者,也未在中国新闻社担任过任何职务,甚至他的履历表上也没有他与中国新闻社历史渊源有关的文字记载。但一早一晚,他常常要听取中国新闻社工作的汇报。晚饭后,他有时还会到中国新闻社总编室,了解发稿情况,审看稿件。

  1952年9月14日,“今天,中国新闻社成立了,算是母鸡下了蛋。但是这个蛋,孵出来的是鸡还是鸭,要靠大家的努力来决定”,“从47个开始”那篇著名的讲话之后,中国新闻社的队伍从“海棠院”出发,日益壮大,浩浩荡荡。七十年了,在这支队伍的最前面,一直走着一个人。那个人,就是廖承志先生。

▲本文作者章新新(资料图) 中新社记者 韩海丹 摄▲本文作者章新新(资料图) 中新社记者 韩海丹 摄

  作者:章新新(中新社原社长)

                                                                                                                                                                                              • AI绘画的“小秘密”都在这一篇文章里******

                                                                                                                                                                                                  有了AI,人人都可以是艺术家。AI绘画的出现,恰如瑞士艺术家保罗·克利所言:“艺术不是再现可见,而是使不可见成为可见。”经过20年左右的发展,目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同,发展最久的是“以图生图”,再到近期火爆的“文+图”生图。当然,也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

                                                                                                                                                                                                  上传一张图片,或者输入一些简单的关键词,系统就能自动生成一张卡通图像……最近一段时间,AI绘画开始在互联网社交平台走红。

                                                                                                                                                                                                  AI绘画,顾名思义就是利用人工智能进行绘画,是人工智能生成内容的典型应用场景之一。其主要原理是收集大量已有作品,通过算法对其内容和风格特征进行解析,最后再生成新的作品,所以算法是AI绘画的核心。

                                                                                                                                                                                                  当前,“凭空”生成图像的AI绘画,其实也会动辄“翻车”:也许上一秒AI通过你的照片绘出的是一张充满艺术感的二次元画像,下一秒你的宠物猫、狗则可能被画成可爱少女或肌肉猛男。

                                                                                                                                                                                                  事实上,AI绘画早已火爆全球。第一张公开展出的、由人工智能创作的绘画作品《埃德蒙·贝拉米的肖像》曾于2018年在佳士得拍卖行以43.25万美元成交,那是一张由机器学习了从14世纪到20世纪的1.5万张肖像画之后自动生成的一张肖像画作品。

                                                                                                                                                                                                  AI绘画是如何实现“凭空”生图的?除了娱乐外,AI绘画还有哪些潜在的应用前景?

                                                                                                                                                                                                  从“以图生图”到“语音生图”

                                                                                                                                                                                                  2022年,由人工智能创作的《太空歌剧院》一度火出圈。在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中,《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。它的构图、配色以及画面的细节堪称精致。然而,这个作品的创作者不是艺术家,而是来自美国科罗拉多州的游戏设计师。

                                                                                                                                                                                                  这位游戏设计师在一个名为“Midjourney”的AI创作工具里,先输入几个关键词,如光源、构图、氛围等,得到了100幅作品,再进行约80小时的修图修饰,最终选出3幅作品,最后把图像打印到画布上。

                                                                                                                                                                                                  通过简单交互式对话在短时间内生成的“艺术”作品,让人类艺术家展开了一场关于“AI绘画作品参赛是否属于作弊”的争论。这场声势浩大的争论也令大众直观地意识到如今的AI绘画水平已经发展到了何种程度。

                                                                                                                                                                                                  “人工智能在艺术方面的创作最早可以追溯到上个世纪末,当时的人工智能绘画技术叫作‘图像的风格化滤镜’。”中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员董未名说,最初的AI绘画方法比较简单,比如一张普通的照片,通过一些图像处理的算法,把照片像素进行几何或者色彩上的变换,然后再调节不同参数,就可以模拟出类似油画或者水彩画的风格。

                                                                                                                                                                                                  经过20年左右的发展,目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同,发展最久的是“以图生图”,再到近期火爆的“文+图”生图。当然,也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

                                                                                                                                                                                                  AI绘画主要依靠三种技术模式实现

                                                                                                                                                                                                  董未名介绍,目前AI绘画主要借助图像风格迁移技术、图文预训练模型和扩散模型实现。

                                                                                                                                                                                                  “图像风格迁移技术指的是图像处理算法通过对输入的真实图像内容特征和对参考的艺术图像风格特征的提取,实现真实图像内容特征和艺术图像风格特征的融合,从而生成新的艺术图像。”董未名举例,如果将美国旧金山艺术宫的外景照片和印象派创始人莫奈绘制的作品,通过图像风格迁移技术进行融合,就能得到一张看起来像是由莫奈绘制的美国旧金山艺术宫的绘画作品。最初的AI绘画采用的正是这种技术。

                                                                                                                                                                                                  不过,在董未名看来,图像风格迁移技术大多依赖的是生成式对抗网络(GAN)算法,它最大的问题是生成的绘画作品艺术性不强,笔触和构图让人觉得与真实的绘画有差距,所以长久以来,AI绘画一直“籍籍无名”。

                                                                                                                                                                                                  当图像风格迁移技术还在挣扎于输出作品的审美问题时,图文预训练模型的出现,加速了AI绘画的崛起。

                                                                                                                                                                                                  “依托图文预训练模型,只要输入一句话或者上传一幅风格明显的图片,算法就能将图像特征和文字特征‘对齐’。生成的绘画作品的内容特征和上传图片的内容相似,艺术性也比图像风格迁移技术生成的图片强很多。”董未名举例,比如支撑图文预训练模型的可对比语言—图像预训练(CLIP)算法,就是利用图文特征“对齐”的能力,再结合已有的生成模型,实现“以图生图”或者“图+文”生图。

                                                                                                                                                                                                  不过,董未名坦言,图文预训练模型的推广也存在一些争议,有部分人认为,该模型在训练前期,需要用大量的图形处理器(GPU)进行数据训练,耗电量大、成本很高,而该模型的应用场景却不够清晰。但也有人认为,也许该模型未来可以打造为通用的人工智能模型,用它完成更多的算法作业,只是这还需要时间的验证。

                                                                                                                                                                                                  诚然没有一项技术是完美的,这也为人类探究更先进的技术提供了无限动力。当下最流行的扩散模型便是其中之一。

                                                                                                                                                                                                  “目前最新的AI绘画技术采用的就是扩散模型,这种模型可以把一个随机采样的噪声输入模型,然后尝试通过去噪来生成图像。”董未名表示,扩散模型也存在弱点,由于模型对图片内容识别的能力不足,或者难以完全理解识别文字的意义,以及训练数据的偏差,有时便会生成“四不像”的作品。此外,扩散模型生成图片的速度比较慢,目前还达不到实时生成图片。

                                                                                                                                                                                                  互联网治理、元宇宙或潜藏应用前景

                                                                                                                                                                                                  AI绘画目前的应用场景,更多聚焦于社交软件。近期在国内社交网络“火出天际”的AI绘画软件主要集中在小程序及App。随着AI绘画小程序的火爆,短视频平台抖音也迅速上线了AI绘画特效。同时,此前腾讯上线了“QQ小世界AI画匠”活动,百度也推出了首款AI艺术和创意辅助平台“文心一格”。

                                                                                                                                                                                                  有了AI,人人都可以是艺术家。AI绘画的出现,恰如瑞士艺术家保罗·克利所言:“艺术不是再现可见,而是使不可见成为可见。”“AI现在已经完美实现了这一目标,人们可以通过机器计算来绘制出很多现实中见不到的场景。”董未名畅想,不远的将来,AI绘画或许还将展现更丰富的应用场景。

                                                                                                                                                                                                  “现在网络上充斥着很多不良内容,这些内容为了逃避监管经常以绘画的形式出现,而当前很多内容识别模型对真实图片识别得很准确,但缺乏不良内容艺术作品的相关训练数据,所以对不良内容识别不准确。也许可以用AI绘画技术,积累不良内容艺术作品的数据,并用以训练识别模型,以提升互联网内容的安全监管能力和识别的准确率。”董未名建议。

                                                                                                                                                                                                  在董未名看来,作为一种艺术呈现形式,AI绘画也将在元宇宙、设计、文旅等行业催生新的商业模式。例如AI绘画目前在AI辅助创作、短视频、影视制作和元宇宙等方面都有布局,因为这些赛道都离不开创意,AI绘画可以帮助创作者通过简单的特征输入,实现对其创意的预览,甚至可以直接进行创作。

                                                                                                                                                                                                  不过,董未名并不讳言,当下AI绘画仍然存在版权争议问题。AI绘画的核心是模型,而训练模型需要使用大量图像、文本数据。对于未经授权的图片,经过运算之后所生成的图像版权归属尚难界定。“有的画家风格特别明显,如果用画家的画去训练算法模型生成作品,那最后的版权属于谁呢?”董未名提出的问题,正是多数AI绘画作品所面临的现实问题。

                                                                                                                                                                                                  AI绘画掀起了一场资本的群体狂欢,希望有一天它能走出“照猫画虎”的尴尬,真正服务艺术创作、创造更多价值。(科技日报记者 金凤)

                                                                                                                                                                                                  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                                                                                                [责编:天天中]
                                                                                                                                                                                                阅读剩余全文(

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