上新了！「南京路上政務服務旗艦店」推出便民利企服務新舉措
2025-11-28 00:24 1,724次浏览央廣網天津8月10日消息(記者褚夫晴)8月9日，「何以中國·和合共生」網絡主題宣傳活動在天津啟動。當著名京劇表演藝術家、天津市文聯主席孟廣祿在古文化街戲樓前唱響《中華瑰寶》，那聲穿越雲天的花臉「啊啊啊」，恰是天津戲曲百年傳承的迴響。這座將戲曲融入血脈的城市，正用最地道的腔調，詮釋何謂「看戲看角看天津」。 九河匯津門 百年築「戲窩」 海河的浪花裡，藏著天津戲曲的基因密碼。這座被稱作「九河下梢」的城市，因水陸通衢成了五方雜處的熔爐——南來的徽班帶著二黃的婉轉，北往的梆子裹著秦腔的蒼勁，本地的時調摻著市井的鮮活，在茶館酒肆裡碰撞出獨特的聲腔。 1907年「慰亭堂」的鑼鼓聲還未散盡，1936年中國大戲院的霓虹已照亮梅蘭芳的水袖。馬連良在此唱紅《借東風》，筱白玉霜的評劇讓臺下茶客忘了添水，一句「好嘛！」的喝彩能讓角兒一夜之間名震津門。「北京學藝，天津走紅，上海賺包銀」的老話，道盡這座城的江湖地位：它是戲曲的試金石，更是藝術家的鍊金爐。 而話劇的種子也在此破土。李叔同在這裡寫下《茶花女》的臺詞；曹禺的「生命三部曲」裡滿是天津的煙火氣；南開校園裡，張伯苓「藉演劇以改良社會」的理念，讓話劇從象牙塔走到街巷，成了喚醒民智的號角。天津，早已不是單純的「戲碼頭」，而是戲曲與時代對話的十字路口。 街巷變戲臺 古今共入戲 「抬頭看！茶花女在陽臺唱《飲酒歌》！」今年端午假期，意式風情區洋樓陽臺秒變歌劇包廂，觀眾不用買票，端著冰淇淋就能聽威爾第。同一時刻，金街大銅錢廣場《日出》沉浸式上演，「陳白露」從民國海報裡走下來，旗袍一擺，鑽進人群；古文化街戲樓前，群口快板《花板唱響文化街》竹板翻飛，遊客還沒反應過來，已被拉進「包袱」裡。 天津把劇場「拆」了，讓整座城都成了舞臺。廣東會館的青磚灰瓦間，穿長衫的遊客跟著「戲班學徒」學圓場，一轉身撞進《大河向東》的劇情裡；張園的木地板每天響九回，講解員變作報童喊「號外」，女學生模樣的演員攥著傳單奔跑，槍炮聲仿佛從百年前的街巷穿透而來；曹禺故居的檯燈亮著，《雷雨》的臺詞混著窗外的蟬鳴，觀眾伸手仿佛能觸到周樸園書房裡的舊座鐘；海河畔的「橋邊音樂匯」則以交響樂與民樂交替，把津門夜色譜成流動的曲譜…… 「在這兒看戲，腳底下踩著的都是戲文裡的地兒。」遊客張女士撫著廣東會館的雕梁笑道，她剛跟著「學徒」走了個雲手，袖口還沾著戲臺的木屑。觀眾王威在曹禺故居看完《雷雨》，走出院門仍覺「蘩漪的呼吸就在耳邊」——當建築肌理撞上戲曲魂，天津的每一塊磚瓦都成了活的戲本。 老調譜新韻 戲臺連雲端 駱玉笙的京韻大鼓還在電臺裡繞梁，元宇宙、AI人工智慧正在賦能相聲藝術，試想當幕布上的虛擬「逗哏」與真人「捧哏」一唱一和，不得驚得老茶客直拍桌子：「這新玩意兒，哏兒！」 天津的戲曲從不是博物館裡的標本。孟廣祿帶著新編京劇《中華瑰寶》站上戲樓，花臉唱腔直抵人心，既有老輩的筋骨，又添了時代的鋒芒；文惠卡十年發行吸引688萬人次市民走進劇場觀看惠民演出，把「高雅藝術」拽進了尋常百姓家…… 「天津是戲曲之鄉、曲藝之鄉，京劇、相聲等優秀傳統藝術在唱響『河海津韻』城市名片中具有重要作用。」孟廣祿表示，「作為文藝工作者，我們要用千年戲韻講好中國故事。天津是戲碼頭，也是大舞臺，願咱們京劇的水袖能捲起不同文明的手，唱響和合共生的世界大戲。」 從碼頭的「撂地」到雲端的「直播」，從張伯苓的「改良社會」到年輕人的「元宇宙戲臺」，天津的戲曲像海河的水，既守著源頭的清，又奔著新潮的湧。這座「戲碼頭」，也早已不是地域的符號，而是文明對話的舞臺。在這裡，每一段唱腔都是「和合共生」的註腳，每一座戲臺都在唱響人類共通的悲歡。 (央廣網客戶端)
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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