2025年暑期檔電影票房超85億元
2025-10-30 02:45 8,986次浏览據報導，進入8月後，某些明星演唱會一票難求的景象再度上演。某男子演唱組合所屬公司採取會員制，用戶充值298元能獲得優先購票特權，這一做法遭到廣泛質疑。在消費者第一時間上網「拼手速」的同時，「線下黃牛」與「線上代搶」等熱門演唱會常見的交易也捲土重來，不僅製造消費焦慮，也帶來個人信息洩露等風險。 人們不禁疑惑，規則本該簡單、交易理應透明的購票行為，為何仍會讓人焦慮？某種隱形權力的壓榨、剝削、不公正，這些附加於演唱會消費行為的體驗，實在讓人太不舒服。「既然買不到票，不去看不就行了？」這樣的局外人話語，顯然無法說服長期浸潤於粉絲文化中的消費者。一擁而上的搶購潮，助長了演唱會某些環節的傲慢與有恃無恐。雖有糾錯舉措，卻每每無功而返，這意味著利益之網中「暗影」的強大與根深蒂固。 在公開購票平臺上一票難求，但當有用戶加價，甚至花費數倍票價時，那些「消失」的票卻神奇地出現了。主辦方與票務平臺被指預留票源(通常20%-30%)流向二級市場，將約三成票源分給所謂「合作」黃牛，誇大「工作票」需求並將之轉售牟利，這些票務潛規則，雖屢經媒體報導並被證實，但仍頑固存在或換成新花樣繼續。票務資源掌控者的精明與貪婪，普通購票者的無奈與「待宰」狀態，構成了鮮明的對比。 買不到熱門演唱會的票，不能簡單將其視為娛樂消費市場火爆的正常狀況，它其實是由人為營造的心理壓迫構建出來的。眾人爭搶門票，強化了明星光環，推升了其商業價值，為持續的收益奠定了用戶基礎，這便是利益相關方的核心目的。因此，除了人為製造票務的緊缺性、神秘感、並注入「抽獎」式幸運因素外，利益方還持續利用「錯過即是遺憾」的話術，刺激用戶非理性消費(如加價購票、借貸購票)，並通過羞恥綁架，灌輸「真愛粉就該不計代價」的扭曲價值觀，來操縱用戶的消費心理。這一充斥著欺騙與誘導的狂熱亂象，無法形成積極、健康的市場。 普遍存在的高額加價票，對許多低收入者和無收入者(如學生)，已構成了一種實質性的文化權利剝奪。非正規渠道的天價門票，築起一道不斷增高的消費壁壘，將一部分渴望參與的觀眾拒之門外。而所謂的「價格反映真實供需」「技術限制無法杜絕黃牛」，不過是用以粉飾的謊言，其結果是使部分演唱會異化為奢侈社交場，對公眾平等的文化消費權益造成損害。若任由此類操作長期存在，會被誤認為存在即合理，並可能被其他行業效仿，為潛規則披上一層「閃閃發光」的皇帝新裝，貽害深遠。 演唱會的熱度不減，除了粉絲對明星及其作品的鐘愛，還源於複雜的社會文化心理因素驅動：人們需要沉浸式的現場感與同在感，渴望線下互動帶來的情感宣洩與歸屬感；當孤獨蔓延時，個體亦需要在群體中尋求認同與共鳴；歌手與作品作為一種具象化的價值觀符號，觀眾通過消費演唱會，亦是對自身身份與理念的一次強效表達……然而，這些複雜而奇妙的體驗元素，正被粗暴人為的破壞手法(票務亂象)刺穿。資本與平臺的逐利本性暴露得越快、越赤裸，就越容易毀掉這塊難得再度繁榮起來的市場。 強有力的監管，不留情的懲罰，高透明度的技術保障，這些其實都不是根治一票難求問題的終極方案。最本質的做法，是督促資本、平臺、渠道、創作者等各方構成的利益共同體達成共識：真心尊重每一位用戶，珍惜他們的熱愛以及為此付出的情感與金錢，呵護他們拴繫於一場演唱會身上的夢想、願望、憧憬。唯有如此，演唱會所能承載的美好價值才會得以充分地釋放與傳承。 然而，從目前的狀況來看，一些演唱會一票難求背後所體現的對消費者的系統性剝削，其嚴重危害並沒有被充分意識到，亦缺乏徹底根治的證據。當輿論疾呼行業弊病亟待整治時，演唱會行業理應主動起來，深刻意識到自身的責任與義務，恪守高標準的市場規則，信守與消費者憑票籤訂的「契約」，以重新構建雙方的信任關係。此舉意義重大：它所維護的，不僅是市場秩序，還關乎整個文娛行業的健康發展——有利於激活創作生態，淡化明星的商業屬性，提高演唱會的文化屬性。所以，是時候停止刻意製造「秒沒」的假象遊戲，杜絕人為的一票難求，讓演唱會回歸純粹。 韓浩月 來源：中國青年報 2025年08月08日 07版
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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