重慶成立低空經濟共保體 破解低空保險市場供給不足等問題
2025-11-16 05:59 9,652次浏览作為中國原創動畫的代表性作品《靈籠》的續作，《靈籠》第二季近日正式收官。作品延續了前作末日世界人類生存與抗爭的傳奇，自5月23日上線以來，以一路高光的表現領跑國創動畫賽道——總播放量突破3.1億，單集同時在線人數突破39萬，系列追番人數超1112.3萬，B站評分9.8分，豆瓣評分8.9分。 《靈籠》第二季開篇以馬克「獸化」踏入龍骨村起始，為觀眾開啟了一段震撼的末世冒險之旅。本季製作規模再創新高，總鏡頭數超過一萬個，特效製作難度指數級攀升，其背後是製作團隊對工業化標準的追求。作品不僅完美呈現了龍骨村這個連陽光折射都纖毫畢現的世外桃源，更將東方武術美學與未來科技戰場融合，打造出諸多讓觀眾直呼「值得多年等待」的超燃場面。有粉絲感慨：「龍骨村太美了，晨霧裡的丁達爾效應、層層疊疊的梯田映照出波光粼粼，每一幀都是壁紙！」還有一位追更5年的老粉說：「《靈籠》第二季給我們的不僅是一場升級了的科幻視覺盛宴，更是一次關於人性、信念與救贖的靈魂對話。」 值得一提的是，《靈籠》第二季構築了一個奇特的「中式科幻」世界。針灸、拔罐等傳統中醫療法成為片中「激發潛能」的科幻設定，《易經》哲學也通過「源質歸藏」儀式巧妙融入劇情背景。這些帶有中華文明特質的元素，共同塑造了動漫中既傳統又未來的世界。 據悉，《靈籠》第三季劇本創作正在緊鑼密鼓進行中。為確保作品品質，團隊建立嚴格的創作流程，從劇本大綱、分集梗概到導演臺本和分鏡準備，任何環節一旦發現任何問題，具體戲份、臺詞或情節銜接都會推翻重來。《靈籠》團隊還走進北京懷柔科學城、中國科學院古脊椎動物與古人類研究所等，結合最新科研成果，探討科幻創作在腦機接口、數字人等領域的可能性，並邀請相關專家擔綱第三季的科學顧問。 《靈籠》第二季由藝畫開天，bilibili聯合出品，武漢藝畫開天文化傳播有限公司製作，董相博執導，汪晨微等編劇，夏一可、圖特哈蒙、藤新、季冠霖、谷江山等配音。
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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