滬澳醫學文化交流搭建優勢互補、資源共享的高水平合作平臺
2025-11-11 04:24 4,914次浏览今天起至6日，雲南省京劇院在上海天蟾逸夫舞臺為上海觀眾帶來精心打造的京劇《羅成》以及多部經典折子戲。此次演出不僅是劇院整體實力的集中展現，更將拉開全國巡演的序幕。京劇《羅成》改編自隋末唐初英雄傳奇，經著名京劇表演藝術家葉少蘭精心整理，新增「南牢請命」一折，劇情更顯飽滿。這部作品2013年參加第六屆中國京劇藝術節，2016年入選中國京劇像音像錄製工程，目前全國演出版本多以該院錄製的像音像版為藍本。該劇曾四次進京展演。擔綱主演的朱福是葉少蘭弟子，作為葉派小生第三代傳人，他先後獲得全國青年演員電視大賽「金獎」、中國戲劇梅花獎、白玉蘭獎主角獎，以深厚功底詮釋羅成的忠肝義膽。 該劇是葉派經典劇目，演員需要文武皆備，劇中起霸、槍下場、嗩吶二黃、二黃轉西皮娃娃調、淤泥河蕩子均有亮點。朱福的雋秀扮相與靈動身段盡顯葉派風範，而李世民飾演者周凱、李元吉飾演者馮浩的精準演繹，更與主演形成精彩配合，眾人以默契的對手戲刻畫亂世風雲中的人物風骨，展現院團整體表演實力。同步呈現的雲南省京劇院經典折子戲專場同樣是院團多元藝術積累的集中展現：《時遷偷雞》由寧國旺主演，《拾玉鐲》由李靜主演，《孔雀東南飛》由蒲雪晴主演，《戰金山》由辛苑主演。四部作品涵蓋了生旦淨多個行當，從不同側面彰顯院團在流派傳承與角色塑造上的全面功底。演出由雲南藝術基金2024年度傳播交流推廣資助。上海演出後，雲南省京劇院還將開啟全國巡演，8月9日至10日登陸天津濱湖劇院及天津廣東會館，8月11日至14日在北京長安大劇院演出。
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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