在普陀技能人才沃土上，技能新秀茁壯成長，以匠心傳承技藝
2025-11-05 23:28 4,928次浏览福州8月5日電 題：全球首創無人機雜技節目福州首演：人機「角色共演」破界而來 作者 葉秋雲 4日晚，2025福建省雜技團國際魔術交流活動開幕演出在福州舉行，來自西班牙、阿根廷等國家的魔術大師與福建省雜技團的魔術師聯袂獻藝，吸引眾多觀眾到場觀賞。 當晚，全球首創無人機雜技節目《AI覺醒·智能之門》公開首演，成為最大亮點。該節目突破傳統雜技邊界，將古老藝術與新興科技深度融合。 圖為無人機雜技節目《AI覺醒·智能之門》首演現場。葉秋雲 攝 「所有無人機的飛行參數與軌跡設計，既要緊扣演員的技巧呈現，又要服務於節目的敘事邏輯。」福建省雜技團團長張大宏介紹道，《AI覺醒·智能之門》的單人穿越環節，無人機移動速度需精準匹配演員騰躍節奏；雙人配合時，間距必須嚴格控制在肢體舒展的安全範圍內；多人拋接場景裡，懸停位置需穩定如一。「稍有偏差，就可能導致失誤。」 不同於近年舞臺上常見的自動化裝置或編隊飛行等「視覺化」技術應用，《AI覺醒·智能之門》中的無人機由專業操控員實時控制，其飛行路徑、速度與節奏需根據演員的即時動作動態調整。這使得無人機不僅具備高度參與性和情緒表達力，更首次以「角色」身份登上雜技舞臺，成為表演的有機組成部分。 節目創意人黃國慶認為，作為跨界實驗的首創，《AI覺醒·智能之門》為雜技藝術提供了兩種關鍵啟示：一是科技道具的引入絕非簡單的視覺疊加，而需挖掘技術與身體語言的敘事共性；二是無人機等智能設備的「不可預測性」，恰恰能激發雜技的即興魅力，形成「程式化表演」與「動態應變」的新型平衡。 圖為無人機配合多人拋接，雜技演員完成空中穿越。 蘇偉佳 攝 《AI覺醒·智能之門》的中段「對抗」場景尤為精彩。無人機軌跡突然紊亂，時而加速衝刺，時而驟停懸滯，演員隨即切換狀態，應對「失控」情境，展開一場肉身與技術意志的激烈「對峙」，生動呈現人與智能設備的較量。 該節目編導樓丹坦言，傳統雜技靠練熟固定路線，但無人機的不確定性極強。因此，演員需建立對飛行節奏的肌肉記憶，操控員則要實時判斷演員狀態，雙方全程緊密配合，任何環節都不容有失。 《AI覺醒·智能之門》並非簡單將無人機「嵌入」表演，而是通過其動態能力重構了雜技語彙。為支撐這種「人機共演」的複雜體系，福建省雜技團搭建了前後臺一體化的舞臺協同機制，無人機操作員、演員、燈光師、音響師等共同組成「多維交互網絡」。 張大宏表示，無人機的運用不能浮於表面，必須與雜技本體深度融合，成為舞臺敘事的有機構成。「我們希望觀眾看到的不是技術炫技，而是未來人與技術如何共存的藝術表達。」(完)
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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