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2025-12-22 00:40 8,634次浏览「終於能穿著巫師長袍走進劇場，感覺像收到了霍格沃茨的錄取通知書！」18歲的「哈迷」林子欣舉著自製的發光魔杖，興奮地向身邊同樣裝扮的夥伴揮舞手臂。在上海前灘31演藝中心，這樣的場景隨處可見 ——8月7日至10日，《哈利·波特與阿茲卡班的囚徒》與《哈利·波特與火焰杯》電影交響視聽音樂會在此上演，吸引眾多哈迷前來赴這場魔法之約。「我從10歲開始追《哈利・波特》系列，現在帶著7歲的兒子一起來，想讓他也感受這份魔法的魅力。」「哈迷」張凌宇說。一旁的兒子手裡抱著貓頭鷹「海瑟薇」玩偶，眼裡滿是期待。65歲的王先生則是陪孫女來的，他笑著說：「雖然我沒看過電影，但孫女給我講了好多哈利·波特的故事，說這場音樂會能聽到魔法世界的聲音，我也來湊個熱鬧。」 穿著巫師袍帶著魔杖來打卡的觀眾 吳桐 攝40尺巨幕上播放著《哈利·波特》電影畫面，與指揮楊士弘和上海愛樂樂團的現場演奏形成奇妙共振。演出前，楊士弘特意對觀眾說：「這場音樂會不必拘束，大家可以跟隨情節鼓掌、歡呼，也可以嘲笑劇中的人。」自2016年《哈利·波特與神秘的魔法石™》音樂會全球首演以來，已有超過300萬粉絲體驗了魔法世界，到2024年已在全球超過48個國家舉辦逾2973場演出。 《哈利·波特》電影音樂會現場 大船文化提供約翰・威廉士為《哈利・波特》系列創作的音樂之所以經典，首先在於其極高的旋律辨識度。電影開篇，就是約翰・威廉士創作的《海德薇變奏曲》，鋼片琴奏響的靈動旋律，如精靈般輕盈跳躍，一響起就能瞬間將人帶入奇幻的魔法世界，成為整個系列最具標誌性的音樂符號之一。「我們是帶著曾經的觀影記憶走進劇場，在熟悉的畫面與現場演奏中重溫初遇時的感動。」張凌宇說。在描寫霍格沃茨城堡的段落中，音樂恢宏而神秘，銅管樂器的厚重音色與弦樂的細膩交織，展現出城堡的莊嚴與神秘。而在哈利、羅恩和赫敏的友情場景中，旋律則變得溫暖而舒緩，小提琴的溫柔演奏傳遞出真摯的情感。在魁地奇比賽場景中，音樂節奏隨著比賽的緊張程度不斷變化，將緊張氛圍推向高潮；當哈利面對黑暗勢力時，低沉的銅管和壓抑的弦樂則營造出恐怖、壓抑的氛圍，增強了劇情的衝擊力。 《哈利·波特》電影音樂會現場 大船文化提供今年，《愛樂之城》《神女》等中外電影音樂會在滬演出，均獲得票房成功。6月28日，「百億票房作曲家」阿鯤在上海西岸大劇院舉辦音樂會，現場奏響了熱門影視IP《哪吒之魔童鬧海》《流浪地球 1&2》《舌尖上的中國》中的經典配樂。電影《哪吒之魔童鬧海》中「太乙真人」配音演員張珈銘驚喜現身，與阿鯤共同演繹，將「鬧海」的熱鬧與氛圍推向頂點。對古典樂團而言，這是突破小眾圈層的捷徑——上海愛樂樂團通過《哈利・波特》音樂會吸引年輕觀眾；對電影IP來說，音樂會則是延長生命周期的良方，《指環王》系列通過交響巡演，持續激活上映二十年後的粉絲社群。在《哈利・波特》音樂會現場，常能看到「三代同堂」的場景：祖輩為交響樂駐足，父母為青春回憶動容，孩子則被魔法世界吸引。音樂廳裡，蔓延著跨越年齡的文化共鳴。
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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