天津8月9日電 題:大山:願外國演員中文「飆戲」成為舞臺新常態 記者 王君妍 「過去外國作品搬上中文話劇舞臺,多由中國演員戴假髮、貼假鼻子扮演外國人;而這部話劇是外國演員用流利中文演繹原本的西方故事。我希望10年或者20年後,這會成為一種常態。」在中文版話劇《肖申克的救贖》天津演出前夕,大山(Mark Rowswell)8日晚接受媒體採訪時說。 8月8日晚,在話劇《肖申克的救贖》中飾演瑞德的加拿大演員大山(Mark Rowswell)在天津大劇院接受媒體採訪。記者佟鬱攝 話劇《肖申克的救贖》改編自同名小說,由張國立導演、大山領銜主演,來自加拿大、美國、法國、俄羅斯、阿根廷等多個國家的11名外籍演員9日晚將在天津全程用中文「飆戲」。自2024年首演以來,該話劇已在多地巡演。 大山說,隨著中外交流日益頻繁,會說中文的外國人已不再「稀罕」,他們活躍在中國的各行各業。「我們能湊齊一支全由外籍演員組成、用中文演繹西方經典的話劇團隊,這在中國話劇舞臺上是一次突破。我們可能是第一個『吃螃蟹的人』,壓力很大,但幾十場下來,這次嘗試還是很成功的。」 「劇組演員來自不同國家,中文是我們唯一的共同語言,也是劇組的工作語言。」大山介紹,演員們在舞臺上、排練時都用中文交流,這不僅是表演的需要,也讓他們在日常溝通中建立了更緊密的聯繫。 大山飾演肖申克監獄中的「老大哥」瑞德——這一角色既在情節中與其他人物互動,有時又走到臺前,以一句旁白將觀眾帶入新的場景。大山說,正是這種兼具角色與敘事者的特點,讓他能夠在舞臺上直接與觀眾交流,也發揮了自己多年在相聲、主持、詩詞朗誦中的經驗,「這是我最喜歡這個角色的一點」。 7月26日,大山(右)在鄭州演出。劉倩瑤攝 在大山看來,《肖申克的救贖》打動觀眾的關鍵不在于越獄情節的緊張刺激,而在於其中蘊含的「希望」。「這是一個『極度內卷』的故事。安迪的可貴之處在於帶來了希望,不僅成功越獄,也讓瑞德的心靈得到解放。最打動人的,並非越獄本身,而是心靈蛻變所帶來的激勵。」 1989年的元旦晚會上,一句「玉蘭,開門吶,我是大山」讓中國觀眾記住了這位來自加拿大的「洋笑星」。30多年來,大山始終活躍在中外文化交流的舞臺上,從相聲到話劇,從主持到詩詞朗誦,不斷拓展藝術與交流的邊界。 大山坦言,自己過去主要是在學習中國傳統文化,無論是相聲還是古詩詞朗誦,都是在吸收、傳播中國的藝術精華;而這次則反過來,把一個地道的西方經典原汁原味地呈現給中國觀眾,「這種雙向交流讓我覺得很新鮮,也很充實」。 展望下一步,大山透露,在繼續話劇表演的同時,他的主要精力將放在古詩詞朗誦上,希望2026年推出一場結合朗誦與脫口秀的創新演出。「我們要對傳統文化保持尊敬,同時用輕鬆活潑的形式,把詩詞背後的故事和趣聞串起來。既有文化底蘊,又能讓觀眾放鬆,這是我想繼續走的交流之路。」(完)
北京8月14日電 (記者 劉亮)在人工智慧時代,Token(即「詞元」)作為處理文本的最小數據單元,如同網際網路時代的「流量」。中國國家數據局局長劉烈宏14日在北京舉行的新聞發布會上介紹,截至今年6月底,中國日均Token消耗量已突破30萬億。 8月14日,中國國務院新聞辦公室在北京舉行「高質量完成『十四五』規劃」系列主題新聞發布會,國家發展改革委黨組成員、國家數據局局長劉烈宏,國家數據局副局長沈竹林,國家數據局副局長陳榮輝,國家數據局副局長夏冰介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就,並答記者問。 記者 楊可佳 攝 國務院新聞辦公室當天舉行新聞發布會,介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就。劉烈宏在會上表示,2024年初,中國日均Token的消耗量為1000億,截至今年6月底,日均Token消耗量已突破30萬億,1年半時間增長了300多倍,這反映了中國人工智慧應用規模快速增長。 他指出,人工智慧快速發展,與中國高度重視數據工作密不可分。中國是第一個把數據作為生產要素的國家,多措並舉促進數據資源的開發利用。中國強調「人工智慧+」行動到哪裡,高質量數據集的建設和推廣就要到哪裡。 近年來,中國大力推動高質量數據供給,出臺高質量數據集建設相關文件,多部門聯合推動相關工作。同時,持續推進高質量數據集建設工作。截至今年6月底,中國已建設高質量數據集超過3.5萬個,總體量超400PB。據悉,1PB可存儲約5億張2MB大小的高清照片,400PB相當於中國國家圖書館數字資源總量的140倍左右。 人工智慧模型的訓練也推動數據交易需求攀升。劉烈宏介紹,截至今年6月底,中國各地高質量數據集累計交易額近40億元人民幣,數據交易機構掛牌的高質量數據集總規模達246PB。以北京數交所為例,高質量數據集佔交易總量的比例從去年的10%躍升到目前的近80%。 中文數據在國內大模型的訓練性能提升方面發揮著重要作用。劉烈宏說,中國多數模型訓練使用的中文數據佔比已超過60%,有的模型已達80%。中文高質量數據的開發和供給能力持續增強,推動中國人工智慧模型性能快速提升。(完)
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