沿太行高速上跨焦柳鐵路立交橋完成轉體
2025-11-08 09:53 3,456次浏览看完電影《你行！你上！》，我特別慶幸兒子小時候放棄了學鋼琴，如果培養出一位鋼琴家意味著父母要付出的代價是身體長瘤子，請原諒我的自私，我寧可孩子浪費了天分也不想讓自己得病。影片從郎朗尚在娘胎講起，至其17歲登上國際舞臺，實現從天才琴童到知名鋼琴家的轉變。郎朗成功的背後站著一位偉大的父親：郎爸年紀輕輕放棄工作，自嘲「吃軟飯」，和妻子長年兩地分居，為了孩子練琴不引起「民憤」，不惜承包整幢樓的公廁打掃，一直壓抑自己情緒並平衡孩子和歷任鋼琴老師間的情緒對抗，陪讀到大洋彼岸，不僅陪讀還陪練，不僅為孩子做吃的還做義工，被孩子氣跑又折返……且不說最後長了瘤子，單就說犧牲自己最美好的十幾年，換取孩子的成功。值嗎？至少旁觀者會認為真不值。如果掌管成功的神在我兒子出生時要跟我做這筆交易，我會斬釘截鐵地說不。《你行！你上！》海報兒子從幼兒園中班起學琴，兩年後放棄。從他學琴我才知，基本功階段很枯燥，若非孩子有天分或很熱愛，全靠家長心狠才能堅持。我曾反思，為何當年狠不下心，現在他沒擅長的樂器，無法在大小活動登臺表演，會怪我嗎？幸好臺劇《俗女養成記》讓我釋然，劇中女主39歲時回顧自己小時練琴，厭煩到了想用榔頭砸琴的地步，父母后來同意她放棄，哪怕鋼琴老師不退費。在這段回憶裡，沒有對放棄學琴的遺憾，只有父母對孩子的愛和理解。在我看來，愛的記憶勝過成功。多少琴童能成為鋼琴家？哪怕成為一名專業鋼琴老師都不易。音樂和體育的專業道路均非常人能走，就算有些天分，也要吃常人不能吃的苦，冬練三九，夏練三伏；一路拜名師，全球打比賽……何況並非投入海量時間、金錢和精力就能成功。影片用郎朗和另一位美國天才琴童的命運對比告訴我們，同樣有天分又努力，被業界有話語權的人肯定，成名成家；被否定，當場瘋掉。有時，行與不行就是權威一句話。成功是倖存者偏差，是努力者中彩票。成名是絕對的好事嗎？ 「天使會來，惡魔也會來」，影片中音樂教授如是說。《你行！你上！》劇照在成功學盛行的當下，我們反倒應重新審視成功。我們習慣用單一評價體系去定義成功：比如學習好、賺錢多，甚至聯姻了有錢人也算……而一個人獨立自主地過一生，善待自己和他人，算不算成功？一個家庭，父母慈、子女孝，充滿溫馨的愛和理解，算不算成功？「行就上」是成功，「知不行而不上」是不是成功？一個人最大的成功，就是不讓別人來定義自己。
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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