魔都鄉野 | 55歲建築師回上海鄉村跨界做窯烤麵包，有人開車兩小時來買
2025-11-15 20:23 1,896次浏览據網絡平臺數據 截至8月10日16時32分 2025年暑期檔(6月—8月) 電影總票房(含預售)突破85億 多部精彩影片陸續上映 今年是中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年，一批以銘記抗戰歷史、賡續抗戰精神為主題的影視、戲劇、音樂、舞蹈及美術作品正陸續推出。其中，抗戰題材影片《南京照相館》總票房已破21億。《東極島》已於8日上映，電影票房已突破1.8億。此外，《山河為證》《731》將分別於8月15日、9月18日登陸大銀幕。 多種題材電影受歡迎 除此之外，今年暑期檔動畫、喜劇等題材類型的電影也很受歡迎。 動畫電影《浪浪山小妖怪》由動畫短片《中國奇譚》之《小妖怪的夏天》原班主創團隊打造，也是《中國奇譚》首部喜劇動畫電影。故事以「妖怪職場生存記」為創意核心，通過精良製作，將傳統文化與現代職場哲學巧妙融合。 《羅小黑戰記2》講述了貓妖小黑與師父無限接到一項突如其來的任務，在冒險中迎來關乎成長與抉擇的全新挑戰。影片在保留治癒系畫風的同時，動作場面全面升級，打造適合全年齡段觀看的合家歡動畫電影。 喜劇片《長安的荔枝》改編自馬伯庸的同名小說，講述唐代小吏為完成「荔枝使」任務踏上徵途的故事。 一批新片定檔 目前，一批新片已定檔，接下來將陸續上映： 8月15日：《山河為證》(紀錄片)、《坪石先生》 8月16日：《捕風追影》《壞蛋聯盟2》(美國，動畫片)、《非人哉：限時玩家》(動畫片) 8月23日：《白衣逆行者》 8月29日：《有朵雲像你》《脫韁者也》 9月3日：《營救飛虎》 9月5日：《愛的暫停鍵》(挪威) 9月13日：《輕於鴻毛》 9月18日：《731》 央視新聞送觀影福利 「中國電影消費年」 近期重磅福利上新 央視新聞客戶端 聯合國家電影局、國航，以及貓眼、淘票票 於7月21日至8月20日期間推出 「看電影得機票優惠券」活動 規則很簡單：觀眾在貓眼或淘票票平臺購買任意場次電影票後，即可獲得在央視新聞客戶端的抽獎資格。每日每個帳號限參與一次抽獎。 活動期間，可在央視新聞客戶端選擇「我的」頁面，點擊「看電影得機票優惠券」進入活動，到淘票票或貓眼購買電影票。即可獲得在央視新聞客戶端抽獎機會，贏國航500元機票優惠券。 同時，央視新聞聯合國航、東航、南航、廈航、川航推出的裡程積分兌換電影票活動還在持續進行中—— 進入央視新聞客戶端，選擇「我的」頁面即可參與。
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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