貓咪誤入動物園虎園被咬死

2025-11-10 19:42 3,586次浏览

  成都8月5日電 (單鵬)四川省人民政府新聞辦公室5日在成都舉行新聞發布會,介紹第三屆川劇匯演活動有關情況。會上透露,本屆川劇匯演活動將創新推出「跟著川劇遊四川」文旅推廣活動,推出川劇「打卡線路」,發放川劇「觀演禮包」。 新聞發布會現場。 四川發布 供圖   據悉,第三屆川劇匯演活動將於近期在成都舉辦。本屆活動由中共四川省委宣傳部、四川省文化和旅遊廳、四川省文聯主辦,四川省戲劇家協會、四川省藝術創作促進中心(四川省藝術基金中心)、四川天府演藝集團承辦。活動將從8月持續到2026年春節前,分為劇目展演評比,文旅宣推、省外巡演、新媒體傳播等系列活動,以及匯報演出暨頒獎活動三個階段。   據四川省委宣傳部常務副部長高中偉介紹,本屆川劇匯演活動將集中展演15部大幕戲和13部折子戲,努力打造川劇「名作」;首次策劃舉辦四川省川劇匯演精品劇目北京展演周,精選4部大幕戲、4部折子戲開展晉京展演;首次策劃實施「名師高徒」青年演員成長計劃,加強優秀青年川劇演員挖掘培養。   「跟著川劇遊四川」亦是本次活動的一大亮點,有助於實現川劇藝術與四川文旅資源的深度聯動。活動首次梳理推出川劇主題文旅路線,把十大川劇文化場景與當地景點、博物館、城市文化地標有機串聯,構建「觀劇知歷史、遊景懂文化」的完整體驗鏈。以經典劇目《丁寶楨》為例,觀眾在觀演後可循著劇中歷史脈絡探訪都江堰,讓川劇從舞臺藝術延伸為解讀四川的「活態教科書」。   「跟著川劇遊四川」的系列活動還注重年輕化表達,比如邀請國際友人、網絡達人擔任「川劇體驗官」,以沉浸式妝造、唱腔學習視頻製造跨圈層話題;在成都潮流街區開展川劇快閃,讓名家與國風達人同臺,打破劇場圍牆;在短視頻平臺發起「川劇技藝挑戰」,由名家示範打樣、青年演員接力,吸引網友模仿變臉、變裝等絕活。這些「年輕化」的嘗試旨在讓傳統藝術能融入街頭社區文化,讓川劇從舞臺走向生活,從「劇場藝術」變身「大眾潮流符號」。   當前,四川高度注重川劇保護傳承。去年9月1日,《四川省川劇保護傳承條例》正式發布實施。四川省文化和旅遊廳二級巡視員宋俊武表示,條例施行後,川劇傳播影響力顯著提升,「川劇+」文旅融合業態加快拓展,院團創演質量穩步提高,川劇人才培育體系更加健全。下一步四川將深入踐行「以文塑旅,以旅彰文」推進文化和旅遊深度融合發展,加強川劇這一非物質文化遺產的保護傳承。(完)

  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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