月球「晚年」為何還有火山噴發？中國科學家研究嫦娥六號樣品揭秘
2025-10-29 09:00 6,587次浏览鎂光燈下，身著素雅旗袍的陸錦花懷抱琵琶，蘇州話唱詞與爵士小號的即興華彩交融……近日，一場打破傳統與當代次元壁的「錦花世界樂隊聲聲慢——無界演唱會」在南京路美倫大樓四樓舉行。演出現場，觀眾邊品飲品邊欣賞演出，氛圍輕鬆愜意。當晚，陸錦花演唱了《洋涇浜英語》《蘇州河上一座橋》《上海灘》等十多首曲目。其中，傳統評彈《義激陳廉》是陸錦花首次和爵士小號演奏家李曉川合作，用爵士風格表達；此外，《天涯歌女》《四季歌》的重新編配讓老聽客耳目一新。當《聲聲慢》的旋律響起，音樂會也到達了高潮，這首歌是2021年陸錦花第一個改編為蘇州話版本的歌曲，也讓這個版本迅速走紅，她也多次在中央電視臺演唱這首《聲聲慢》。最後，作為返場曲目《上海灘》是陸錦花精心編排，前奏的旋律由李曉川用小號演奏，陸錦花用了粵語、上海話和蘇州話三種方言演唱。陸錦花笑著和觀眾說：「粵語是洋涇浜的，上海話是帶有蘇州腔的，蘇州話是滴滴糯的，聽聽看蘇州話唱《上海灘》是啥個味道。」「這是第一次在爵士樂場館裡聽陸錦花老師演出。我覺得形式非常新穎，以前都是在書場裡喝茶聽演出，這次我們居然是喝啤酒聽評彈。」演出結束之後，一位觀眾說：「我很喜歡最後一曲《穿越銀河遇見你》，當我們都把手機的手電筒打開，現場就出現了一個觀眾營造的銀河，從蘇州的江南小調一下子升華到了宇宙，我覺得太酷了。」還有觀眾被《爸爸，外婆笑了》中的故事感動到落淚，「曲子是根據她親身經歷創作的，寫給父親和外婆的，故事真情實感，非常動人。」作為非物質文化遺產優秀傳承人，讓六百年評彈與百年爵士在上海夜空擦出藝術的火花，陸錦花認為這場音樂會非常有意義，她說：「藝術沒有邊界，就像愛沒有邊界。」
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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