黑龍江省雙鴨山市人大常委會原副主任王志山接受監察調查
2026-01-24 16:34 2,794次浏览黃昱寧 一 今年電影院的最新現狀似乎是一年只能保證熱鬧兩季——春節檔加暑期檔，堪稱冬蟲夏草。這兩季都是舉家娛樂團建的黃金時間，所以研究有效的以「合家歡」為導向的內容製作策略，大約是電影主創們如今最關心的問題。 沒有想到的是，我居然在一部貌不驚人的動畫片的放映現場，依稀看到了最符合「合家歡」定義的畫面——自始至終，我都能清晰地聽到身邊來自各年齡段的笑聲；而我自己，也不像十年前陪著我那正值學齡的女兒看電影那樣三心二意。記憶中，上一部「合家歡」我沒捨得看手機的電影，還得追溯到《瘋狂動物城》。 這部動畫片是《浪浪山小妖怪》。 說《浪浪山小妖怪》「貌不驚人」，是因為如今在大銀幕上放映類似的二維動畫片並不多見——它顯然並不是那種視覺屬性特別銳利的作品。景物是水墨的，人物是國漫的，整體畫風在兩者的交融與彌合上下了不少功夫，走的是一條在古與今、中與西、風格化與大眾化之間的平衡之道。 展現在觀眾眼前的，是復古的筆觸(不妨看看勾勒小豬妖臉上那幾根毛的國畫手勢)，是乾淨的色調。它不炫不酷不新潮，更不是那種每一個特效都能讓你看出花了多少錢的作品。大多數時候，當我那早就習慣於三維的眼睛，看到這些輕的，柔的，緩的，鈍的——因而別具格調的線條時，會暗暗驚訝於編導的自信：在這樣一個時代裡，他們仍然相信視覺的返璞歸真，並且相信一個故事的魅力，首先來自故事本身。 小妖怪並非從天而降。 兩年前，八集動畫短片「中國奇譚」上線的時候，我曾經看過，但留下最深記憶的是其中脫胎於《陽羨鵝籠》的《鵝鵝鵝》，對當時成為小爆款的《小妖怪的夏天》，只有個大概的印象。如今回過頭重看，20分鐘的《小妖怪的夏天》，給大電影的情節框架和人物塑形提供了一個借勢而上的緩坡，但上坡之後的成品是一個嶄新的、更適合大銀幕呈現的故事。這個過程不可能沒有擴大市場容量、覆蓋全年齡段的考量——但好在，看到最後，我還是可以確定，大銀幕上的小妖怪，還保留著「那個夏天」的精神內核。 二 《小妖怪的夏天》最有意思的一點，是從小豬妖的視角，將《西遊記》的攔截取經/吃唐僧肉，變形成了一個職場菜鳥連一口湯都很難分到的S+大項目。小豬妖是好不容易擠進「浪浪山大王洞」體制內的打工人，但同時又總是抱有疏離而清醒的旁觀者心態，對浪浪山心猿意馬，總是問自己「是不是該出去闖一闖」，同時又對那個「大項目」的終極意義懷著淡淡的疑慮。 短片結尾處，自始至終沒露過正臉的取經隊伍的影子從「躺平」的小豬妖身邊掃蕩而過，孫悟空的火眼金睛明察秋毫，給小妖留了一條性命，也給這個故事留下了寬闊的空間。 大電影該怎麼把這個故事續下去？編導選擇從兩個方向發力。首先，讓現實的部分更現實。小豬妖的出走不是為了「詩和遠方」，而是在遭到職場甩鍋之後的絕地反彈，如此逼真的現實感，是讓「合家歡」的買單者——在職場上嘗盡酸甜苦辣的爸爸媽媽——產生共情的第一步。 究竟如何「絕地反彈」？小豬妖用的是逆向思維。既然吃不到唐僧肉，那就自己招募人馬搭一個草臺班子，自組取經隊伍上西天。到了這一步，就牽涉編導選擇的第二個方向：讓《西遊》的部分更「西遊」。從《西遊記》的文本富礦裡，挖掘出撐起整部《浪浪山小妖怪》的高潮戲碼：原著第六十五回「妖邪假設小雷音，四眾皆遭大厄難」。 於是，假取經人趕在真取經人之前，走進了假雷音寺，揭開一場攻防轉換的遊戲——老實說，看到這一幕時，我終於對這個故事的完成度，放下心來。在西遊宇宙裡，這是原著重頭戲的巧妙延伸；在職場上，這是力量懸殊的、「低仿」與「高仿」項目的遭遇戰；在電影院裡，這是最可能引發「合家歡」觀眾們小聲討論的辯證法： 「哪個真，哪個假？為何真，為何假？何為真，何為假？」 三 這就是合家歡電影最要緊的特質：讓全家人在一個好故事裡各取所需。同一片山，同一片水，不同的年齡看到不同的景深。小朋友看得見熱鬧，大朋友看得出門道。看完電影，我在網上刷到一句大朋友的話：又在電影院泣不成聲，被小朋友看到好丟人。 我可以猜想大朋友會在哪裡泣不成聲。 是小豬妖用身體上的鬃毛狠命擦鍋，卻被大王一句話追殺的瞬間嗎？是被草臺班子甲方逼出無數廢稿，又不得不為一袋米折腰的乙方公雞畫師嗎？是話癆黃鼠狼被剝奪了話癆的權力，只能窩窩囊囊地扮演僅有兩句臺詞的沙僧嗎？是一路上都捨不得體制內身份，執念於功利主義的蛤蟆精，在最後一刻做出了相反的選擇嗎？還是那頭又抑鬱又社恐，直到懸崖邊上才把「齊天大聖」說對的大猩猩？又或者，是小妖怪回家探親，看望一心惦記著他喝不喝水的母親，以及躺在病床上也要傳授成功秘笈的父親？ 故事與受眾建立的情感聯結，往往就是在這些不經意的「破防」瞬間——你以為是陪孩子娛樂，實際上是孩子陪伴你重溫人生中那些辛酸的、艱難的甚或尷尬的時刻。你臉上掛著一抹笑，在黑暗的影院裡拭去心裡的一滴淚。 四 還有不少經得起反芻的細節，都表達得簡潔而巧妙。比方說，儘管與小雷音寺的高仿大廠相比只能算低仿項目，可是與他們自身的起點相比，小豬妖搭建的草臺班子還是取得了跨越式的、充滿喜劇感的進步。 饒有意味的是，這個團隊「仿製水平」的進階，首先是通過「說書人」對「取經人」故事的傳播來促成的。也就是說，那一支欽定神授的精英隊伍的形象，通過「故事」的媒介，經過層層轉述，為這個「草臺班子」提供了虛構的模板。 最終是什麼，給這些「無名之輩」放下名利、捨生忘死的勇氣？是什麼給了他們不惜「打回原形」也要「立地成佛」的責任感？並不是真實呈現在眼前的榜樣，也不是現實本身，而是一個好故事的感召力，是所到之處其他小妖的膜拜，是父老鄉親的信任與希望，是「童男童女」渴望得到拯救的眼睛。 你本不是英雄，如果大家都認定你是，你就可以是，也必須是。 因此，在《哪吒》裡被重點渲染的主題「我命由我不由天」，其實也潛伏在《浪浪山小妖怪》的血液中。但無論是逆天改命的信心構建，還是逐漸代入英雄形象的過程，都被表達得更柔軟，更羞澀，更卑微，也更溫暖——對於所謂「英雄」與「成功」的定義，也處理得更寬厚更深邃。這一點與這部片子的總體畫風，與那些氤氳在浪浪山的水墨氣韻，閃爍在小雷音寺的絢爛光環，都是高度一致的。 五 故事行將結尾之際，我一直在猜想，正牌取經隊伍的形象，究竟會不會出現在鏡頭中？抑或是會像《中國奇譚·小妖怪的夏天》那樣，只給他們一個曖昧不明的輪廓？出現與不出現，在故事基調上會有微妙的差異：前者明亮，後者多少會籠上一層或淺灰或暗黑的色調。它關乎一個隱匿在文本中的問題：無名之輩們的殊死搏鬥，是不是僅僅為了成全如來佛私人訂製的精英表演？ 我無意在本文揭開這個懸念，它適合在你走進影院以後自己來體會。我只想說，《浪浪山小妖怪》最終選擇了一個聰明的方式，既保留了「正牌軍」的神秘感與兩重性，也給高視角的孫悟空賦予了悲憫之心與共情之力。這一點不僅與《小妖怪的夏天》一脈相承，而且戳中了從五歲到50歲的中國人的精神共同體。 真正的得道成佛，是用無名而凡俗的身軀，成就非凡的英雄壯舉——哪怕只存乎想像——這是兩個小時的觀影過程中，編導力圖傳遞給觀眾的東西。在這個過程中，他們也找到了合家歡電影的最大公約數：好電影是鏡子，每個人都可以在裡面，找到自己的位置。 (作者為作家、翻譯家，上海市文藝評論家協會會員)
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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