鴻蒙生態服務商邁入發展快車道，移動辦公平臺鴻蒙化助力政企數智轉型
2026-03-01 10:24 7,315次浏览8月14日，英國偵探小說家、編劇安東尼·霍洛維茨創作的懸疑心理話劇《心理遊戲》中文版將在上海話劇藝術中心首演。故事講述了一位「真實犯罪」作家斯蒂勒為了完成他的新書，決定採訪臭名昭著的連環殺手伊斯特曼——一個被關在精神病院十年的惡魔，之後陷入一場充滿較量和謎團的事件。該劇由魯伊莎執導，也是演員李宗翰闊別舞臺近20年的回歸之作。劇中李宗翰飾法爾醫生提起該劇的編劇安東尼，其最知名的作品是被稱為「少年007」的《少年偵探(Alex Rider)》系列小說，全球銷量超過2000萬冊；他創作的《喜鵲謀殺案》也曾被改編為電影。《心理遊戲》作為其戲劇創作的代表作，1999年首演，隨後在2000年被搬上倫敦西區的舞臺，以精巧的結構和出人意料的反轉著稱。談及與《心理遊戲》的結緣，導演魯伊莎說自己幾年前在倫敦看戲，在劇場的海報牆上，《心理遊戲》那張懸疑感十足的海報瞬間抓住了她，促使她找來劇本研讀。「我一口氣讀完，中間很糾結『誰是誰』，非常引人入勝！」魯伊莎坦言自己並非「推理大神」，但劇本的層層遞進和精巧反轉讓她欲罷不能，「作品在懸疑表象下，總有對人性深刻的探討，這正是我喜歡的。它會促使我們去思考：什麼是真實？什麼是虛假？我們口中說的，是否真的是內心所渴望的？最終追求的又是什麼？」劇組全體成員該劇是李宗翰闊別舞臺近20年後重新回到話劇劇場進行表演。「這個劇本在我手裡差不多有將近兩年的時間了，」李宗翰坦言，「不想演的原因是覺得它太難演了。」雖然這些年在影視領域取得了不俗成績，但李宗翰對舞臺的熱愛從未改變，「不停地在看各種各樣的話劇，心裡很癢，身上也很癢」。對於為何選擇《心理遊戲》作為回歸之作，李宗翰解釋道：「接近20年沒演話劇，就在想該用什麼樣的劇來回歸？這兩年從影視劇角度來講，心理懸疑劇從中國到美國到英國，都是非常吸引人的類型。」魯伊莎說：「李宗翰在排練廳裡充滿了對舞臺的熱愛和敬畏，像個充滿求知慾的少年。」
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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