習言道｜「兩山」改變中國影響世界
2026-01-01 02:27 2,178次浏览佛山8月11日電 8月9日至10日，香港天籟敦煌樂團在珠海金灣藝術中心和佛山大劇院精彩呈現「博物館系列：來自文物的聲音」主題音樂會。這場融合傳統與現代的藝術盛宴，通過原創音樂與數字視覺藝術的創新結合，為觀眾開啟一場跨越千年的文明對話。 音樂會現場。主辦方供圖 從凝佇敦煌千年莫高窟壁畫，到見證香港百年歷史的賀幛；從遠古三星堆的神秘青銅器，到清朝故宮的精緻青花瓷器……音樂會創作靈感源自敦煌的壁畫、故宮的文物等具有代表性的藝術作品。演出特別加入了香港的三件文物，為香港歷史博物館館藏《屏山鄧族祝壽賀幛》、香港藝術館典藏書畫《齊風六篇》和香港文化博物館展品《李小龍黃色戰衣》而作的《壽·雅·武》，也是這部音樂作品在大灣區的首次演出。樂團藝術總監甘聖希表示：「每一件文物都是文明的密碼，我們希望通過音樂這把鑰匙，打開時空之門，讓沉睡的文物『開口說話』。」 音樂會現場。主辦方供圖 演出現場運用了琵琶、古箏、箜篌等傳統樂器，結合現代作曲技法，構建起連接古今的音樂橋梁。現場還特別邀請到青年琵琶演奏家韓妍與樂團合作，她以精湛技藝詮釋敦煌壁畫中的自然神韻，其演奏兼具傳統底蘊與現代張力。 105分鐘的音樂之旅，樂團以原創音樂搭配實時動態文物影像，帶領觀眾穿越時空：敦煌壁畫的飛天將在音符中起舞，青銅器的紋路將化作旋律流淌，書畫的意境將隨樂章徐徐展開。這種跨界藝術嘗試，既是對傳統文化的致敬，也是對創新表達的積極探索。 音樂會現場。主辦方供圖 該項目由香港特別行政區政府康樂及文化事務署(康文署)、中演演出院線發展有限責任公司、絲綢之路國際劇院聯盟和珠海金灣藝術中心、佛山大劇院聯合主辦。這兩場音樂會是中國對外文化集團有限公司下屬中演演出院線發展有限責任公司支持港澳文化內容內地及海外交流計劃的重點項目，以實際行動探索粵港澳大灣區在文化領域合作的新模式、新路徑，推進大灣區文化融合高質量發展。(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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