3個00後騙了10個10後26萬
2026-02-17 04:39 7,891次浏览8月4日電 據中國演出行業協會網站消息，今日，中國演出行業協會聯合燈塔研究院發布2025年上半年劇場熱門項目和消費趨勢洞察。據中國演出行業協會票務信息採集平臺監測，2025年上半年專業劇場、小劇場新空間等劇場類演出16.05萬場，票房收入54.02億元，觀眾人數2055.01萬人次；位列票房收入前200的劇場類演出IP(含小劇場和演藝新空間)場次、票房、觀眾人數較2024年同比均有顯著提升。 2025年上半年，話劇保持在所有演出品類中的優勢地位，場次同比增長16%，票房同比增長3%，《出馬》《戲臺》《太白金星有點煩》等項目受到市場追捧；脫口秀由於在專業劇場演出場次激增，帶動脫口秀整體票房顯著增長，演出場次同比增長54.1%，票房同比增長134.9%，已成劇場類演出第二大品類；舞蹈演出市場整體趨穩，票房小幅增長，精品舞劇持續發揮市場引領作用，《只此青綠》《紅樓夢》《天工開物》《孔雀》等保持較高熱度，帶動傳統文化破圈傳播效果顯著；音樂劇市場增長持續，票房同比增長15.1%，原創音樂劇《錦衣衛之刀與花》《趙氏孤兒》等引起觀演熱潮，國際經典劇目引進加速，《巴黎聖母院》《日落大道》《芝加哥》等在巡演城市均以多場次贏得市場關注，以上海為唯一駐場演出地的音樂劇《SIX》，跨城觀演比例達30.8%。 在消費趨勢方面，劇場類演出購票觀眾中女性佔比68.8%，較去年略增0.7%，延續「她經濟」主導的消費格局，尤其在音樂劇、舞劇、沉浸式演出、話劇及兒童劇中女性佔比超均值。 縱觀2025年上半年，劇場演出消費越來越凸顯高品質特點，消費者對劇場演出產品的藝術呈現、審美要求和消費需求均呈現上行狀態，客觀要求劇場類演出產品保證品質穩中求變，發現新的突破點，口碑效應成為劇場類演出產品擴展觀演人群的關鍵，其中社交媒體的「種草」、劇評等Repo的分享、多維線上互動的傳播對劇場項目推廣起到至關重要的作用。
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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