國家疾控局關於印發傳染病疫情預警管理辦法（試行）的通知
2026-01-05 03:10 4,439次浏览西安8月9日電 (記者 張一辰)8日晚，由國家大劇院與陝西大劇院聯合演出的國家大劇院版莫扎特經典歌劇《費加羅的婚禮》在陝西大劇院歌劇廳上演，為古城觀眾帶來了一場兼具歷史厚重感與藝術張力的歌劇盛宴。 圖為歌劇《費加羅的婚禮》在陝西大劇院歌劇廳上演。(陝西大劇院供圖) 《費加羅的婚禮》被譽為莫扎特歌劇創作的巔峰之作，自1786年問世以來，憑藉明快的旋律、巧妙的結構與深刻的人文意涵，歷經兩個多世紀仍被廣泛傳唱，深受觀眾喜愛。 當晚隨著大幕拉開，簡約而富有象徵意味的舞美布景即刻將觀眾帶到18世紀的西班牙塞維亞，當《再不要去做情郎》《你們可知道什麼是愛情》《微風輕拂的時光》等經典詠嘆調在輕快節奏中響起，現場掌聲不斷，觀眾沉浸於劇情與音樂的交織之中。 現場樂團由西安交響樂團常任指揮戴恩·蘭姆執棒，西安交響樂團全程擔綱伴奏。《費加羅的婚禮》總譜長達730餘頁，對樂團的把控能力和藝術素養提出了極高的要求。在序曲與多首核心詠嘆調段落中，樂隊與舞臺人物高度默契、呼吸共鳴，使整場演出更具整體感與舞臺感染力。 舞臺方面，該劇延續了西班牙導演何塞·路易斯·卡斯楚創作於2013年的版本，以凝練的視覺語言營造充滿象徵意味的空間氛圍，突出角色間的情感衝突與戲劇張力。馬庫斯·韋爾巴、貝內黛塔·託雷、亞歷山德羅·盧昂戈、瑪麗亞·穆德裡亞克、米裡亞姆·阿爾巴諾等國際知名歌唱家，與國家大劇院著名歌唱家關致京、劉思曼、扣京同臺合作，攜手西安交響樂團合唱團，共同完成了一次高質量、高完成度的舞臺呈現。 陝西作為文化大省、演藝大省，近年來積極打造文、體、商、旅等一體融合發展的城市新地標，這其中，承載著城市文化品位和藝術追求的劇院，成為城市文化新生態的探尋者。 據悉，陝西大劇院自2017年開幕以來，已先後主導、參與製作《圖蘭朵》《卡門》《弄臣》《茶花女》《託斯卡》《費加羅的婚禮》六部經典歌劇。 陝西大劇院表示，該劇院通過引入國際製作標準、融合本土藝術力量，希望西安觀眾在家門口就能感受歌劇藝術的多元魅力，同時推動本土藝術人才與國際舞臺的深度對話。(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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