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2023研考，有哪些新趋势******

　　光明日报记者 陈鹏

　　12月24日，2023年研考将如期举行。截至发稿前，教育部尚未公布这次考研报名人数。12月23日，中国教育在线发布了《2023研究生招生调查报告》（以下简称《报告》）考生报名呈现哪些新态势？考生结构有哪些特点？

　　报名人数增长率大幅下挫，报考趋向理性

　　《报告》显示，2023年全国考研报名人数继续缓慢增长，但和2022年增长21%的增幅相比，增长率预计大幅下滑，报考日趋理性。

　　与此同时，我国研究生招生规模持续扩大。2011年研究生招生总人数56万，2021年则达到了近120万。十年间，研究生招生总人数翻倍。不过招考录取比保持了相对的平稳，但专业之间差距悬殊，人文社科类招录比远远高于理工科专业，竞争激烈。

　　一些省市报名人数增长明显趋缓，如四川、陕西等地，东北地区则普遍出现下跌，高教相对薄弱省份则出现较大增长，如广西等地。

　　在“考研热”持续升温下，“双非”学校成为报考热门，报名人数快速增长，“逆向考研”成为不少考生的务实选择。

　　名校报名增长停滞，“双非”高校吸引力增强

　　伴随着考研热，高校报名人数总体呈逐年增长趋势，但不同高校表现不一。总体上看，一流大学报名数增长乏力，而“双非”院校异军突起。

　　例如，2023年报考云南民族大学的硕士研究生人数为9486人，比2022年的报考人数增加了3385人。

　　2023年江西农业大学硕士研究生报考人数首次突破5000人大关，达到5087人，比2022年增加1441人，增长39.52%。

　　近几年，江西农业大学硕士研究生报考人数增长迅猛，报考人数从2018年的1029人增长至2023年的5087人，年均增长近65%。

　　学硕招生名额缩减，专硕成报考主流

　　根据教育部印发的《专业学位研究生教育发展方案（2020—2025）》，到2025年，硕士专业学位研究生招生规模将扩大到硕士研究生招生总规模的三分之二左右，成为未来考研报考主流。

　　在专硕扩大的同时，一些高校正在缩减学硕规模。此前，复旦大学、北京大学、西南大学、四川大学等多所“双一流”高校宣布部分专业学硕停招。2022年5月，中国科学技术大学研究生招生网发布公告，宣布自2023年开始停招法学学术学位、新闻传播学学术学位的硕士研究生。

　　从部分高校2023年硕士研究生报考情况看，专业学位硕士研究生报考占比均高于学术学位研究生报人数。

　　招生规模总体不断增长，部分学校增幅较大

　　《报告》认为，总体来看，多数高校硕士研究生招生规模不断扩大，部分学校增长幅度较大。与2022年全国硕士研究生招生计划相比，2023年“双一流”高校招生计划均明显增长。其中，西安交通大学2023年计划招收硕士研究生7500人，相比2022年增加招生计划500人。

（数据来源：各高校网站）

　　研究生教育类型不断优化，专业学位占比继续增长

　　在相关政策的推动下，硕士研究生招生总人数中，专硕招生人数增长明显。2017年起，专硕招生人数突破40万，首次超过学硕招生人数。到2020年专硕招生人数超过60万人，并与学硕招生人数之间差距逐渐拉大。

（数据来源：教育部网站）

　　近十年硕士研究生招生中，专硕占比逐年提升，2020年占比超过60%。

（数据来源：教育部网站）

　　当前，研究生教育的结构类型优化，重点体现在专业学位研究生教育发展方面。教育部最新发布的《专业学位研究生教育发展方案(2020—2025)》的通知指出，支持学位授予单位优化人才培养结构，硕士研究生招生计划增量主要用于专业学位。随着专业学位类别设置的丰富、人才选拔考试方式的完善，专业学位的报考需求也正在不断增强。

　　工学招生人数最多，管理学次之

　　近10年来，我国研究生教育紧密服务“四个面向”战略部署，持续完善学科专业结构、人才培养结构，重点学科领域不断加强。据教育部官方公布数据，理工农医类一级学科博士点从2012年的1944个新增至2575个；“双一流”建设中，理工农医类学科占比达78.5%。

　　从近年各学科研究生招生规模情况看，工学是招生人数最多的学科；其次是管理学；招生人数排名前五的学科依次还有医学、理学和教育学。

　　2020年研究生招生总量较上一年增长20.73%。从各学科增长率方面看，农学是增长率最高的学科，达到了31.85%。其次是医学，招生人数增长率达到了29%。

（数据来源：教育部网站）

　　硕士研究生招生方面，从近三年的情况看，理工农医类招生总人数也均呈现持续增长态势。

（数据来源：教育部网站）

　　《光明日报》（ 2022年12月24日 04版）

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）