上海LNG站線擴建項目（一階段）主體成套設備完成進口
2025-10-22 02:31 6,216次浏览文藝盛宴再掀熱浪，上海東方藝術中心的舞臺持續煥發活力。8月至11月，一系列鋼琴盛宴正以多元姿態詮釋著黑白琴鍵的無限可能。這場跨越數月的音樂之旅，匯聚了國際著名鋼琴家葉菲姆·布朗夫曼、法佐·塞依，也迎來新晉鋼琴新星弗拉基米爾·維什涅夫斯基、劉曉禹等，在浩瀚的鋼琴世界中串聯起古典主義到現代派的音樂脈絡，為申城注入濃鬱的藝術氣息。新銳金獎與柴院大師：琴鍵上的多維浪漫與美育傳承8月23日，剛獲拉赫瑪尼諾夫國際鋼琴比賽金獎的俄羅斯青年弗拉基米爾·維什涅夫斯基，亮相「未來大師」系列音樂會，以貝多芬《月光奏鳴曲》鋪墊基調，演繹蕭邦《降D大調夜曲》《英雄波蘭舞曲》與李斯特《愛之夢》《F小調超級練習曲》，展現浪漫主義兩面性。次日，柴院大師安德烈·皮薩列夫與帕維爾·納塞希安聯袂呈現鋼琴馬拉松：納塞希安演奏舒曼《童年情景》、拉赫瑪尼諾夫《音樂瞬間》，皮薩列夫以蕭邦四首諧謔曲及柴科夫斯基《G大調華麗鋼琴奏鳴曲》收尾。作為全國首家與柴院戰略合作的劇院，東藝同步開啟大師班、美育講座，構建「頂級學府+頂尖劇院」美育生態，讓古典音樂生命力在傳承中生長。國際名家接力：從獨奏史詩到交響對話9月2日，六次格萊美提名得主葉菲姆·布朗夫曼獨奏會，串聯舒曼《C大調阿拉伯風格曲》、勃拉姆斯《F小調第三鋼琴奏鳴曲》（尤其鍾愛末樂章自由速度）、德彪西《意象集第二卷》（如繪製莫奈畫作）與普羅科菲耶夫《第七鋼琴奏鳴曲》（終章如戰爭吶喊），以龐大音量與細膩層次構建「音樂宮殿」。9月11-12日，法佐·塞依攜手德意志交響樂團（指揮派屈克·哈恩）帶來兩場盛宴：首場以孟德爾頌《美麗的梅露西娜》序曲、莫扎特《C大調第二十一鋼琴協奏曲》（塞依詮釋其「孩童般純真」）及貝多芬《第七交響曲》收尾；次日貝多芬專場中，《科裡奧蘭序曲》《C小調第三鋼琴協奏曲》與《第四交響曲》展現不同側面，雙鋼琴家出身的塞依與樂團默契配合，注入即興與嚴謹交織的魅力。東藝二十載：聚世界經典，育新銳耀舞臺恰逢上海東方藝術中心20周年，新演出季亮點紛呈。9月，大提琴家王健演繹巴赫無伴奏大提琴組曲全套，圖米納斯導演的瓦赫坦戈夫劇院原版話劇《葉甫蓋尼·奧涅金》《萬尼亞舅舅》登場。10月，普萊特涅夫解碼拉赫瑪尼諾夫浪漫，阿麗娜及朋友們帶來國際芭蕾明星薈萃，佩佩·羅梅羅以告別吉他獨奏對話靈魂，柏林愛樂弦樂四重奏呈現室內樂魅力。11月，神秘園攜30周年旋律織就詩意，丹尼爾·加蒂執棒德勒斯登國家管弦樂團與鋼琴家劉曉禹共探德奧古典，麥斯基大提琴獨奏綻放技藝與詩意，月末蒂勒曼執棒維也納愛樂樂團以「金色之聲」為申城添彩。
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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