A股三大股指集體高開 滬指創3年多來新高
2025-11-20 17:36 6,795次浏览洛杉磯8月10日電 (記者 張朔)8月8日亮相的新片《兇器》(Weapons)首映連奪北美單日和周末票房冠軍。 據票房統計網站BoxOfficeMojo8月10日發布的電影市場數據，27部影片北美周末票房(8月8日至10日)報收約1.31億美元，較前一周末增長逾9%，北美周末票房連續13個統計周期保持在1億美元之上。 扎克·克雷格自編自導的懸疑恐怖片《兇器》首映周末收穫約4250萬美元，成為最新一期北美周末票房十強中平均票房最高的影片。目前主要電影網站對其評價為IMDb評分8.0、MTC評分81、爛番茄新鮮度95%(234評)，CinemaScore打分為A－。 同日亮相的另一部新片《辣媽辣妹2》(Freakier Friday)以約2900萬美元首映周末票房居本期榜單次席。這部奇幻喜劇片由奧斯卡最佳女配角獎得主傑米·李·柯蒂斯與好萊塢明星琳賽·洛翰等主演，首映周末票房超越2003年兩人搭檔出演的第一部《辣媽辣妹》(Freaky Friday)；其開畫反響為IMDb評分7.1、MTC評分61、爛番茄新鮮度74%(163評)、CinemaScore打分為A，與前作成績高低互見。 受新片衝擊和放映影院數量減少影響，科幻冒險動作片《神奇4俠：初露鋒芒》(The Fantastic Four：First Steps)此番以約1550萬美元從北美周末票房兩連冠退居本期榜單季軍。其北美票房現約2.3億美元，全球票房約4.34億美元。 《壞蛋聯盟2》(The Bad Guys 2)第二個上映周末票房環比下跌52.7%，以約1040萬美元從上期榜單亞軍降至本輪排名第4位。這部夢工廠冒險喜劇動畫片北美票房現約4341萬美元，全球票房約8396萬美元。 《白頭神探：智鬥滅世狂人》(The Naked Gun)繼續緊隨其後，第二個上映周末以約838萬美元、50.2%環比跌幅從上期榜單季軍降至本輪排名第5位。這部由連姆·尼森主演的動作犯罪喜劇片，目前北美票房約3301萬美元、全球票房約5641萬美元。 此外，8月6日上映的美國天使影業奇幻冒險喜劇片《素描驚魂》(Sketch)，以約253萬美元首映周末票房躋身本期榜單第10位。其開畫反響為IMDb評分7.3、MTC評分78、爛番茄新鮮度97%(60評)，CinemaScore打分為A－。 新的一周，由美國知名導演斯派克·李執導、好萊塢明星丹澤爾·華盛頓等主演的犯罪劇情片《天國與地獄》(Highest 2 Lowest)將於8月15日公映；動作犯罪喜劇片《小人物2》(Nobody 2)和劇情片《墟垣以東》(East of Wall)也將同日上映。(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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