阿里軍分區軍屬：千裡探親路 共傳「先遣精神」
2026-01-18 12:25 4,429次浏览金華8月10日電 (董易鑫 李朵)8月2日至10日，2025「凌雲音樂獎」中國聲樂作品演唱比賽及民族器樂演奏比賽(下稱：2025「凌雲音樂獎」)在浙江省金華市浦江縣舉行，近1400位參賽選手參賽，還吸引了眾多聲樂、器樂教師，音樂愛好者觀摩學習。 當國家級音樂大賽與浙江中部縣城相遇，舞臺與田野相連、技藝與民心共振——這不僅是一個選手比拼專業技藝的舞臺，更是一次國樂文化的「返鄉實踐」。 活動期間，一場音樂會在浦江縣橫山村的智慧農業葡萄基地上演。(浦江縣官方供圖) 當國樂從舞臺至田野 一邊是來自北京的中國廣播民族樂團奏響的「中西合璧」交響樂，另一邊則是由十餘位文化特派員自編自導的「鄉村音樂會」——活動期間，在浦江縣黃宅鎮橫山村的智慧農業葡萄基地，兩場風格迥異的音樂會輪番上演，為當地村民送去聽覺盛宴。 「國樂的誕生與中國的田野有緊密聯繫，這次我們在縣城辦賽、採風、演出就是印證了一句話——讓本土音樂『重回』土地。」中國音樂學院聲樂歌劇系教授曲學選說。 據悉，2025「凌雲音樂獎」在傳統聲樂類比賽的美聲、民族唱法大類基礎上創新開設中國古曲與古詩詞藝術歌曲、中國傳統民歌與改編作品、中國藝術歌曲等五個賽道單元，旨在讓參賽選手擁有獲得更多展示機會，也讓更多中國聲樂作品得以傳播和推廣。 同期，涵蓋多場主題音樂會、雅集、研學等活動的「萬年上山·詩畫浦江」國風音樂周也在當地舉行：浦江縣演出了傳承千年的春節民間習俗——板凳龍。鑼鼓聲中，評委們忍不住加入舞龍隊伍、喊起號子。 從公益課堂到比賽現場、從光鮮舞臺到廣闊田間，專家和村民學在一起、玩在一起、樂在一塊。 男高音歌唱家戴玉強介紹：「我們並非單純舉辦比賽，而是希望舉辦類似於音樂夏令營的活動，用豐富的形式將比賽和採風有機融合起來。讓年輕人利用珍貴的時間學習、成長。」 「本屆『凌雲音樂獎』設立了多個聲樂、民族器樂的單項賽道同時展開，目標是讓專業藝術的實踐平臺下沉到基層，與民眾的文化審美相互融合、助力，漸進式創新，實現中國傳統音樂藝術與時代同步發展；讓音樂學子們能夠打破專業壁壘，互相聽見、相互看見，對音樂藝術有更廣闊的視野。同時，我們也希望通過專業的比賽、精彩的音樂會以及豐富的音樂活動，為國內外音樂精英和愛樂者提供交流分享的平臺，促進民族音樂行業的蓬勃發展。」中國音樂家協會副主席、中國胡琴表演藝術家宋飛說。 「韻起浦江—凌雲音樂獎」開幕式音樂會在浦江中學報告廳啟幕。董易鑫 攝 讓音樂成為城市「標配」 「一個賽事可以帶動一個城市的文化發展。我們更看重的是，如何通過賽事這顆『種子』拉動浦江大中小學美育的發展建設，增強賽事舉辦地的孩子們對藝術的審美以及對中華優秀傳統文化的認同感。」曲學選說。 浦江舉辦國家級音樂大賽並非首次。2023年，當地曾承辦「敦煌杯」中國彈撥樂(琵琶/阮/柳琴)演奏比賽。彼時，浦江官方提出「背著樂器就能免費坐公交」「活動期間所有酒店不允許漲價」等暖心舉措，不僅保障了比賽順利舉行，還拉動了當地文旅產業發展。 「前年我們之所以把『敦煌杯』放在這裡舉辦，起初是因為浦江籍青年音樂人才張輝的極力舉薦和牽線搭橋。這次的2025『凌雲音樂獎』也是因為上次辦賽效果不錯，我們才再次選擇這裡。」承辦方相關負責人杜怡璇介紹。 此外，浦江的「城市氣質」也成為國樂賽事接踵而至的重要原因之一。 活動期間，浦江縣浦陽街道同樂村熱鬧非凡，來自2025「凌雲音樂獎」的專家評委與優秀青年選手、當地村民歡聚一堂，用音樂對話。(浦江縣官方供圖) 「浦江素有『文化之邦』『書畫之鄉』『詩詞之鄉』等美譽，綠水青山串接起萬年上山、千年鄭義門和月泉吟社，以及百年書畫興盛地的文化脈絡，也孕育了根深葉茂的浦江民間藝術。」浦江縣委常委方淵說，在音樂藝術方面，浦江亂彈唱腔高亢激越，表演粗獷奔放，深受百姓歡迎，至今仍以旺盛的生命力活躍於各種舞臺。 據悉，浦江官方正以此次活動為起點，融入了建設「國樂之城」的長遠考量，嘗試推動名家進村入企開展藝術交流、聯動省市縣文化特派員和浙江省文藝賦美工程，冀以文化振興賦能鄉村振興。 「多年前，中國樂器協會曾提出『讓樂器成為家庭的標配，讓音樂成為生活的剛需』的目標。這次活動，我們看到浦江很多老百姓對音樂文化有內在需求，也證明這個目標正一步步走向現實。」中國樂器協會常務副會長孫瑞勇說。(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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