婚內強姦案今日一審開庭
2026-01-15 04:37 5,639次浏览黝黑的皮膚，精幹的身板，走起路來腳步生風。儘管從事文化工作多年，何文權依舊保持著農民的本色。見到記者第一件事，他便是從辦公桌下拿出一個袋子，裡面是各樣用剪刀裁剪的報刊資料，還有一沓沓列印稿。全都是和葉榭鎮的國家級非物質文化遺產——舞草龍相關。龍是中華民族的精神圖騰。千年以來，舞草龍已經成為葉榭地區的民間習俗，並流布與松江的其他地區，進而擴散到太湖流域。然而由於其具有很強的民間和地域屬性，歷史上文字稀少，再加之城市生活的興起，其傳承面臨著不小的挑戰。去年，何文權的師傅，舞草龍國家級代表性傳承人費土根去世，他感到自己肩上的責任又重了許多。圖說：何文權（左）向費土根（右）學習編制草龍。「百姓明星」傳承絕技1988年，葉榭鎮文藝匯演突發意外臨時缺了演員。當時還是小夥的何文權被推上舞臺救場，誰料這個「替補隊員」一亮相就贏得滿堂彩。掌聲像浦江潮水般湧來，點燃了他心中的文藝火種。自此，他正式加入鎮文藝宣傳隊。每年的納涼晚會，送戲下鄉他都是主力。年復一年，他還成了表演多面手，小品、魔術、草龍滾燈樣樣行。後來，因為表現優秀，他進入到鎮文體所工作。2007年，因為拍攝非遺宣傳片，何文權喜歡上了舞草龍這項技藝。「葉榭草龍的造型和舞姿樸實而有力量，深深吸引了我」，何文權說，當時他拜入國家級的舞草龍代表性傳承人費土根門下，系統學習舞草龍這門非遺，參與到傳承和保護的工作當中。草龍不能沒有稻草採訪這天，何文權帶著記者來到了「秘密基地」。在鎮文體中心的一角，倉庫裡滿滿堆著被水浸泡處理後的稻草。除此之外，還有鑼鼓、魚燈、老虎鉗、柴刀等各色用具。再往裡走，幾條稻草紮成的長龍被竹竿固定在半空中，姿態矯健。「龍的骨架用竹子，龍角是用葡萄藤做的，龍的身體則用豐收的稻草」，一邊說著，何文權就隨手抄起一旁剛剛做好的龍頭，手持長杆舞動起來，「牛頭象徵勤勞善良，虎口象徵勇敢堅韌，鹿角象徵健康長壽……」圖說：一把抄起龍頭，何文權舞了起來。記者看到，現場製作好的草龍有大有小，差異甚大，這是怎麼回事呢？何文權告訴記者傳統的草龍分量很重，由於現在許多表演需在室內的舞臺上，空間有限，因此對草龍大小做了優化。然而，對待非遺的態度，他卻是傳統派。一次，在草龍訓練中，幾名隊員向他提出，草龍很重，稻草也比較容易脫落，何不將草龍換成綢帶龍？何文權查閱相關資料，考慮再三還是否定了。他說：「稻草是民間闢邪祈福的吉祥物，若換成綢帶，就背離了草龍背後的文化含義，傳承也就斷了。」不設龍珠主打求雨舞草龍的習俗，有著千年的傳說。相傳唐朝儀鳳年間，葉榭境內遭遇了一場特大旱災。八仙中的韓湘子，途經葉榭，見鄉親父老跪地長拜、焚香點燭祈求蒼天下雨，遂逗留雲間，吹起神簫，召來東海青龍降了一場大雨。為報答韓湘子「吹簫召龍」的恩惠，人們便紮起草龍，翩翩起舞。在歷史的長河中，舞草龍的儀式，往往與祭祀求雨，慶祝豐收相關。條條草龍見證著江南稻作文化的興衰流變。圖說：舞草龍活動。一般的龍舞有「龍珠」引導，而葉榭草龍不設「龍珠」。有人扮演韓湘子以簫引龍。其基本動作與一般龍舞相似，不同之處在於多了「求雨」「取水」兩部分。草龍舞表演風格沉穩，身段動作遲緩。「求雨」一段龍身下伏，龍首仰天叩拜，表現老龍向神靈祈禱。「取水」一段則是龍體盤成一盤，龍首仰昂擺動，以示正在吸水。走街串巷搶救「記憶」每年，春節前後和元宵節，還有四季「村晚」，葉榭鎮都會舉行盛大的舞草龍活動。然而，何文權卻依舊焦慮。目前製作草龍、舞草龍的這項技藝的深度參與者和傳承者都年事已高，平均下來也過了花甲之年。為此，何文權一有時間，就走街串巷，揣著一臺錄音機，收集老人們的口述歷史。有一次，他在梳理資料時候，遇到一位90歲的老人，向他講述曾經村裡舞草龍的記憶。後來，他發現有些細節需要進一步確認，等他再去核實時，老人已經離開人世了，這樣的經歷還有很多。他越來越覺得「非遺需要搶救性保護」。圖說：葉榭鎮非遺竹編傳承工作室成員正在製作草龍。何文權認為，吸引年輕人參與葉榭草龍的傳承中來，讓這項地域文化走出葉榭，走出松江，是破題的關鍵。近年來，在葉榭鎮有關部門支持下，舞龍培訓、草龍道具製作培訓、展示展演等系列活動已逐步走向成熟，非遺傳習基地、竹編傳承工作室、非遺體驗館等場所成為鄉村旅遊中的重要目的地和傳承非遺文化的重要陣地。「過去，舞草龍的活動是人人都要參與的，現場人山人海，非常熱鬧。而我的努力，就是要讓舞草龍真正重新回到百姓的生活當中。」何文權說。
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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