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来源:凤凰彩票官网平台2024-08-16 17:48

  

乡村少年成为著名作家的背后:写作是一种补偿行为******

  中新网北京1月29日电(记者 上官云)“无论是形式还是意蕴,我都希望做一些尝试,为读者提供点新的叙事特质。”著名作家徐则臣如此评价小说《虞公山》。就在前段时间,他凭借这部作品获得了获得第七届郁达夫小说奖。

  小时候,他生活在苏北农村,放牛是日常生活的组成部分,大学时开始梦想成为一名作家。开始写作后,相继拿下鲁迅文学奖、茅盾文学将等多个重要奖项。

  对他而言,文学这条路,一度走得艰难而又漫长。

  从童年到现在,热气腾腾的生活体验给徐则臣带来了极大的写作灵感,也促使他塑造出很多与现实联系紧密的小说人物。对他来说,写作是一种补偿行为,也是一种本能。

作家徐则臣。受访者供图

  放牛娃的夏天

  徐则臣出生于苏北农村,小时候是个地地道道的“放牛娃”。

  每逢暑假,放牛几乎是他雷打不动的工作。乡村的夏天很宁静,但中午时气温很高,徐则臣会先找个树荫眯一会儿,等到下午两三点就出去放牛。

  他往往会随手拿上两个蛇皮袋,趁着牛吃草的功夫顺便割草。牛吃饱,草割好,便骑在牛背上晃晃悠悠往家走。那两袋子青草,就是牛第二天上午的口粮。

  听起来似乎有些枯燥,但对他而言,却是一段难得的放松时光。

  初中一年级,徐则臣开始了寄宿读书的生活。学业、离家……种种压力交织,高中他有段时间失眠得厉害,又无处倾诉,便把强烈的孤独感写进日记,慢慢攒下厚厚的一大摞。

  这成为他写作的萌芽,大学时代,“当作家”成为他的梦想。大学毕业后,徐则臣成为一名老师,渐渐觉得有些内容教得很吃力,“本科生去教本科,哪怕读了再多的书,我始终感觉自己缺乏积累”。

  他决定继续深造。2002年,徐则臣成功考研“上岸”,迈入了北京大学的校园,人生轨迹也就此改变。

  向往去远方

  在徐则臣的写作生涯中,“读研”是很关键的一环。

作家徐则臣。受访者供图

  研究生毕业后,徐则臣应聘到一家杂志社,成为一名编辑。彼时,户口和编制都尚未解决,他拿很低的临时工资,扣掉租房费用后所剩无几,日子过得相当拮据。

  安排好生活必须的花销后,他将剩下的钱大部分拿来买书,有时候实在喜欢一本书又没钱买,他就两个书店来回跑,同一本书,每个书店多跑几次就能看完。

  几乎与此同时,他的写作渐入佳境。在读研期间,他就曾获得“春天文学奖”,工作后,稿费也是补贴生活的一个重要来源。

  2014年,徐则臣凭借长篇小说《耶路撒冷》获老舍文学奖长篇小说奖,接着,《如果大雪封门》获得了鲁迅文学奖短篇小说奖。

  2019年,第十届茅盾文学奖获奖名单揭晓,他凭借长篇小说《北上》,榜上有名。前段时间,第七届郁达夫小说奖揭晓,徐则臣的《虞公山》获短篇小说首奖。

  他曾写过很多的文学主题,小火车、飞机、河流……徐则臣说,这些几乎都源于自己这个乡村孩子对远方的向往,“我始终对这个世界的辽阔充满了想象”。

  关于《北漂往事》

  在徐则臣的作品中,《北漂往事》则是近年来比较重要的一本集子。

  刚到北京读书时,大城市特有的忙碌与繁华令徐则臣多少有些不适应,因为囊中羞涩,也很少外出游玩,活动范围大多在北京西郊,周边的小市场、书店是他最熟悉的场域。

  聊天成为他快速了解周围环境的渠道。慢慢地,徐则臣认识了一批“漂”在北京的朋友,卖盗版碟的小贩、追寻梦想的文艺青年……逐渐成为他生活圈里的一部分。

《北漂往事》。出版方供图

  “那些年走在大街上,看着车水马龙,会有一种很强烈的陌生感。”徐则臣说,反而是透过这些朋友的生活,他看到了一种精神上的踏实和笃定。

  在这里待久了,他和身边满怀善意的朋友建立良好的人际关系,“这种感情慢慢会弥合一些‘异乡人’心中的裂缝,给冰冷坚硬的东西赋予一种温情,赋予你可以接受的色彩”。

  热气腾腾的生活给徐则臣带来了极大的写作灵感。2022年,《北漂往事》结集出版。他将之视为当年北漂生活的一种回顾,“对曾有过的纠结,都已经释然。”

  写作是一种补偿行为

  生活和工作的格局基本落定之后,徐则臣偶尔还是会想起童年、苏北乡村,以及追求文学梦想的历程。

  “我小时候很喜欢吃芹菜炒肉丝,但很少能吃到,家里一年到头就吃菜园子里长的那些蔬菜。”这种记忆深深根植于内心,徐则臣一度特别喜欢看“吃播”,仿佛是对童年经历的一种补偿。

作家徐则臣。受访者供图

  写作也同样是一种补偿行为。他小时候向往远方,所以后来所写的小说中,很多内容都与此相关,比如那些在运河上跑船的人,经常从外面带回一些故事、好吃的好玩的。

  “我现在看书读报必拿一支笔,准备随时挑错字;走在路上看到行人、景致,也会很自然地从作家的视角出发,去思考。”于徐则臣而言,读书写作已经变成了一种本能。

  眼下他手头正在写的小说,可以分成两个系列。其中一个系列风格神似侦探小说,比如《虞公山》,背景是大运河;另一个系列则由故事背景在国外的短篇小说组成。

  “无论是形式还是意蕴,我都希望做一些尝试,为读者提供点新的叙事特质。”在《虞公山》中,徐则臣引入“三言二拍”和聊斋的写作风格来表达当下的主题,尝试传统与现代的融合。

  他希望,未来自己的作品能更贴近生活、更自然流畅,“就是以自然本色的语言,去呈现给读者鲜活、可感且真实的生活”。(完)

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                                                                                                                                                                              助力天气预报、比赛转播和手语播报等

                                                                                                                                                                              2月4日,全球瞩目的2022年北京冬奥会正式拉开帷幕。人工智能等技术的应用为本届冬奥会增添了别样的“科技之美”。

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                                                                                                                                                                              展现了其在多模态理解领域的强大实力

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                                                                                                                                                                              人工智能所谓的“人格”更多只是模仿人类罢了

                                                                                                                                                                              谷歌AI工程师闹乌龙,称LaMDA语言模型有意识,引发业界对“AI是否拥有自主意识”的讨论。

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                                                                                                                                                                              全球首个图、文、音三模态大模型诞生

                                                                                                                                                                              “紫东太初”实现“以图生音”和“以音生图”

                                                                                                                                                                              9月1日,在上海举办的2022世界人工智能大会上,由武汉人工智能研究院、中国科学院自动化研究所和华为技术有限公司联合研发的“紫东太初”多模态大模型项目获得了此次大会的最高奖项。“紫东太初”是全球首个图、文、音三模态大模型,开创性地实现了图像、文本、语音三模态数据间的“统一表示”与“相互生成”,实现了“以图生音”和“以音生图”,理解和生成能力更接近人类,为打造多模态人工智能行业应用提供创新基础,向通用人工智能迈出了重要一步。

                                                                                                                                                                              “紫东太初”三模态间的相互转换和生成,其核心原理是视觉、文本、语音不同模态通过各自编码器映射到统一语义空间,然后通过多头自注意力机制学习模态之间的语义关联以及特征对齐,形成多模态统一知识表示;之后,再利用编码后的多模态特征,通过解码器分别生成文本、图像和语音。

                                                                                                                                                                              “紫东太初”凭借四大突破,有效助力以多模态认知为核心的通用人工智能发展。一是首次提出多层次、多任务跨模态自监督学习框架,支持从词条级走向模态级、样本级的三级预训练自监督学习方式;二是首次完成弱关联多模态数据语义统一表示,减少数据收集与清洗代价;三是首次实现多模态理解与生成任务的统一建模,支持跨模态检索、多模态分类、语音识别、图像生成等理解与生成任务;四是首次实现无监督超越有监督方法,基于5%—10%的数据标注,实现100%的有监督学习效果。

                                                                                                                                                                              AI打破矩阵乘法计算速度纪录

                                                                                                                                                                              解决了50年来数学领域一个悬而未决的问题

                                                                                                                                                                              10月,英国《自然》杂志封面以“矩阵游戏”为题,发表了人工智能公司“深度思维”团队的最新发现:AI可以解决矩阵乘法问题。这款名为“AlphaTensor”的AI系统能自行发现新算法,从而解决了50年来数学领域一个悬而未决的问题——找到两个矩阵相乘最快的方法。这是第一个可为矩阵乘法等基本任务发现新颖、高效且正确算法的AI系统。

                                                                                                                                                                              数学在计算机编程中经常出现,通常作为描述和操纵现实世界现象表示的一种手段。例如,它可用于表示计算机屏幕上的像素、天气状况或人工网络中的节点。在这种情况下,使用数学的主要方式之一,就是对矩阵进行计算。矩阵越大,工作量也越大,计算机科学家开始花费大量时间和精力开发更加有效的算法来完成相关工作。

                                                                                                                                                                              在此次最新成果中,“深度思维”团队研究人员探究了是否有可能使用基于强化学习的AI系统来创建新算法,从而使计算步骤比现有算法更少。

                                                                                                                                                                              为了找到答案,他们从游戏系统中寻找灵感。在构建了一些初步系统之后,研究团队将重点转向了树搜索,这是系统在特定情况下查看各种方案的一种方法。

                                                                                                                                                                              接下来,研究人员将允许系统创建自己的算法,进一步提高效率。他们发现,在许多情况下,系统选择的算法比人类创建的算法更好。“深度思维”团队希望,未来AI能更多地用来帮助攻克数学和科学领域的一些重要的难题。

                                                                                                                                                                              2022中国人工智能创新发展指数公布

                                                                                                                                                                              全面反映我国人工智能发展态势

                                                                                                                                                                              11月18日,第五届世界声博会暨2022科大讯飞全球1024开发者节开幕式上,中国电子信息产业发展研究院(又称赛迪研究院)发布了2022中国人工智能创新发展指数(合肥指数)。

                                                                                                                                                                              这是国内首个以地区冠名的全国性人工智能专题研究成果,旨在全面系统地反映我国人工智能的发展态势。中国电子信息产业发展研究院从发展环境、创新能力、基础配套、资本投入和产业实力5个维度,构建了中国人工智能创新发展指数,也就是“合肥指数”的评价体系。

                                                                                                                                                                              近年来,我国人工智能步入与经济深度融合应用新阶段,智能化转型全面推进,人工智能产业在全球的影响力不断增强。2021年,我国人工智能的研发强度为19.4%,从业人数增加到31万人,占全球比重的5.3%。2017年至2021年,我国人工智能产业规模增长了2.6倍,占全球比重提升到16.8%。专利申请量占全球比重持续扩大,从2012年的13%增长到2021年的70.9%。创新能力上,我国人工智能研发投入力度不断加大,从业人数不断增加。

                                                                                                                                                                              从总体指数来看,北京、广东和上海处于人工智能领域的领跑地位,安徽则紧随其后,排在全国的第6位。合肥已经成为人工智能领域、科技创新与产业发展最活跃的城市之一。

                                                                                                                                                                              ESMFold预测六亿多种蛋白质结构

                                                                                                                                                                              预测速度比“阿尔法折叠”快60倍

                                                                                                                                                                              英国“深度思维”公司8月曾宣布,其开发的人工智能程序“阿尔法折叠”已预测出约100万个物种的超过2亿种蛋白质结构,几乎涵盖了科学界已编录的每一种蛋白质结构。但就在今年11月,元宇宙平台公司(Meta)研究人员利用人工智能模型ESMFold预测了来自细菌、病毒和其他尚未被表征微生物的6亿多种蛋白质结构。

                                                                                                                                                                              在此次最新研究中,研究团队利用大型语言模型来预测这些蛋白质结构。据悉,语言模型通常需要大量文本进行训练,为将这一模型应用于蛋白质结构预测,研究团队利用已知的蛋白质序列来训练它,这些已知的蛋白质可由20个不同氨基酸组成的链来表达,每个氨基酸由一个字母表示。然后,ESMFold学会了用模糊的氨基酸比例“自动完成”蛋白质结构预测。

                                                                                                                                                                              该团队负责人亚历山大·里维斯表示,这些训练让ESMFold对包含蛋白质形状信息的蛋白质序列有了直观了解。而且,与“阿尔法折叠”一样,这一模型能将这些了解到的信息与已知蛋白质结构和序列之间的关系信息结合,生成预测结构。

                                                                                                                                                                              团队指出,ESMFold的预测虽然不像“阿尔法折叠”那么准确,但在预测速度上要快60倍,这意味着它可将结构预测数据库扩展到更大。

                                                                                                                                                                              首创蛋白质动态结构AI建模方法

                                                                                                                                                                              对理解生命过程、研发新型药物有着重要意义

                                                                                                                                                                              12月8日,西湖大学公布了该校人工智能讲席教授李子青团队联合厦门大学、杭州德睿智药科技有限公司首创研发的能够刻画蛋白质构象变化与亲和力预测的AI模型——ProtMD。这是第一个尝试解析蛋白质动态构象的人工智能模型,可辅助药物化学专家更加精准地筛选出高活性小分子,从而加速临床前药物研发。

                                                                                                                                                                              此前谷歌旗下公司研发的“阿尔法折叠2”能够利用人工智能准确预测蛋白质的三维结构,对结构生物学、药物设计乃至整个科学界都产生了巨大影响。但“阿尔法折叠2”只能预测蛋白质在一个瞬间的静态结构,尚未能解决蛋白质结构动态变化的预测。李子青团队此次开发的AI模型,在给定药物分子和靶点蛋白的情况下,可预测药物分子与生物体内靶点蛋白质结合(柔性对接)后蛋白质结构的变化过程,推断药物与靶标蛋白结合的稳定性,预测药物功能,从而提升AI药物设计的精度和效率。

                                                                                                                                                                              李子青表示,预测蛋白质结构的动态变化对理解生命过程、研发新型药物都有着十分重要的意义。尤其在AI药物设计中,通过对药物分子与靶点蛋白结合后的动态结构变化进行预测,评估药物—靶点结合亲和力和药物效果,是提高AI药物筛选准确性和效能的重要思路。

                                                                                                                                                                              多城市推动自动驾驶行业发展

                                                                                                                                                                              我国自动驾驶行业正式向L3级迈进

                                                                                                                                                                              2022年是自动驾驶行业具有里程碑意义的一年,有关政策密集出台,相关应用从研发测试走向大规模商业化试点。当前,全国近30个城市已累计为80余家企业发放了超过1000张道路测试牌照,允许高等级智能网联汽车在特定场景、特殊区域内开展规模化载人载物测试示范。越来越多的城市正在推进更高等级的自动驾驶商业化。

                                                                                                                                                                              今年8月1日,《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》开始实行,该条例提出L3级自动驾驶在行政区全域开放道路测试、示范应用,探索开展商业化运营试点,标志着我国自动驾驶行业正式向L3级迈进。

                                                                                                                                                                              此后,重庆、武汉等地政府部门也先后发布了自动驾驶全无人商业化试点政策,并向百度发放全国首批无人化示范运营资格,允许车内无安全员的自动驾驶车辆在社会道路上开展商业化服务。

                                                                                                                                                                              此外,为推动智能网联汽车产业健康有序发展,工业和信息化部会同公安部还组织起草了《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知(征求意见稿)》,拟遴选符合条件的道路机动车辆生产企业和具备量产条件的搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品,开展准入试点;对通过准入试点的智能网联汽车产品,在试点城市的限定公共道路区域内开展上路通行试点。

                                                                                                                                                                              AI绘画火了,AIGC元年开启

                                                                                                                                                                              未来预计能够产生万亿级经济价值

                                                                                                                                                                              今年8月,在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中,参赛者杰森·艾伦提交的AIGC绘画作品——《太空歌剧院》,获得了此次比赛“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。没有绘画基础的杰森·艾伦借用了一款名叫Midjourney的AI绘图工具,通过一个类似“文字游戏”的过程,输入题材、光线、场景、角度、氛围等有关画面效果的关键词后,得到了初始作品,并在反复调整和修改后最终完成了这组“太空歌剧院”数字艺术作品。

                                                                                                                                                                              这一年,AI绘画小程序、网站等开始迅猛增长,而美图秀秀、抖音等软件也加入了AI画图功能。抖音平台数据显示,截至12月6日,已有超2428.4万人使用该特效,迅速飙升至特效潮流榜第一位。AI绘画的百度指数也从日均两三千上升到日均3万,火爆程度可见一斑。

                                                                                                                                                                              AI绘画的火爆也让AIGC这一概念逐渐进入大众视野。

                                                                                                                                                                              所谓AIGC(AI Generated Content),即基于人工智能技术自动生成内容的新型生产范式。其技术主要涉及两个方面:自然语言处理(NLP)和AIGC生成算法。其中,自然语言处理是实现人与计算机之间通过自然语言进行交互的手段。

                                                                                                                                                                              最初,AIGC可生成的内容形式以文字为主,经过2022年指数级的发展,目前AIGC技术可生成的内容形式已经拓展到了包括文字、图像、视频、语音、代码、机器人动作等多种内容形式,2022年也因此被称为“AIGC元年”。生成式AI让机器开始大规模涉足知识类和创造性工作,未来预计能够产生数万亿美元的经济价值。(科技日报实习记者 都芃)

                                                                                                                                                                              (文图:赵筱尘 巫邓炎)

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

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