（活力中國調研行）「簡牘之鄉」湖北雲夢迎「文博熱」
2026-02-28 01:42 4,629次浏览8月8日，前灘——備受矚目的2025年第21屆爵士上海音樂節正式官宣！作為亞洲規模領先、中國最具影響力的爵士盛會，本屆音樂節定檔2025年10月16日至26日，將以「爵士上海·音樂世博」為主題，前灘為核心，輻射全上海，帶來一場前所未有的音樂盛宴。由世博管理局、陸家嘴集團與JZ Music聯合主辦的本屆爵士上海音樂節，規模空前：來自全球20個國家的300位頂級音樂家，囊括19次格萊美提名4次獲獎的爵士大師，將在10天奉上超過120場精彩演出！這將是一次前所未有的音樂世博，讓十月的上海化身為一座真正的爵士之都。大師殿堂經典的「大師殿堂」再啟華章，登陸上海最大室內劇場——前灘31演藝中心，三場重磅演出即將依次揭幕。10月24日，兩位爵士傳奇——「鬱金香爵士天后」蘿拉·菲姬（Laura Fygi）與「巴薩諾瓦女王」小野麗莎（Lisa Ono），將首度攜手，化身夢幻組合「Double L」，在爵士上海帶來全球首演！在中國頂尖音樂家組成的管弦大樂團伴奏下，她們將以全新編曲，重新演繹那些深植人心的經典旋律。每一首歌，都是記憶中柔光閃動的美好片段，耳熟能詳卻煥然一新，只此一夜，無法複製。「Double L」，不只是名字的巧合，更是一場屬於全世界的「Double Love」：兩個世界的聲音，在此刻交匯；一場音樂的相逢，點燃深情與希望。戶外演出今年爵士上海真正實現「室內戶外皆舞臺」！從前灘太古裡、晶耀前灘、前灘公園巷，直至黃浦江畔的前灘休閒公園……整個前灘都將沉浸在會成為爵士上海的舞臺：在商圈和公園有免票的公開演出，一條徹底狂歡的「爵士大道」：兩個周末、多座舞臺，數十支來自世界各地的重磅樂隊將輪番登場。資料圖資料圖陣容包括超級電子搖擺樂隊Caravan Palace、坐擁6位格萊美級樂手的放克天團Ghost-Note、貝斯大師Pablo Martín Caminero、未來爵士先驅Nils Petter Molvær、世界最古老爵士樂隊之一Dutch Swing College Band、香港新銳爵士樂隊「翻騰三周半」......更多陣容即將揭曉，一場席捲街頭的爵士狂歡蓄勢待發。產業峰匯今年，爵士上海音樂節將集結環球音樂、騰訊音樂、太合麥田、摩登天空、網易雲音樂、迷笛音樂、大麥演出等海內外知名音樂公司、產業領袖與頂尖音樂人，開啟一場巨擘雲集的音樂產業峰匯。峰匯將涵蓋商業、演出、出版、版權、經紀等多元業態，聚焦「城市音樂生態」、「爵士樂的發展前景」、「產業困局與破局之道」、「流量時代的內容博弈」等焦點議題。思潮激蕩，視角交鋒——從幕後到臺前，從平臺到創作者，每個聲音都將被傾聽，每次碰撞都將為音樂的未來注入新的可能。爵士教育 聚集音樂教育與知識分享的大師講壇、爵士營也會如期而至。格萊美得主走下舞臺，面對面分享靈感與技巧；世界級音樂人解析爵士的奧秘；音樂不再是觀摩，而是一次實打實的沉浸式對話——這就是爵士上海最硬核的幕後現場：沒寫在樂譜裡的，大師當面告訴你。作為中國歷史最悠久、影響力最廣泛的音樂節之一，爵士上海始終不忘社會使命，從「垃圾不落地」到「飲水思源」，今年提出了「低塑生活」的環保主題。從舞臺搭建到演出耗材，減少一次性塑料製品使用，全面採用可循環材料，同時與知名環保藝術家合作，打造裝置藝術，開展環保互動體驗，用音樂喚起環保意識。屆時，來自中國、美國、英國、法國、西班牙、荷蘭、丹麥、挪威、盧森堡、日本、新加坡、澳大利亞、巴西、以色列、伊朗、俄羅斯、烏克蘭、哈薩克斯坦、喬治亞等20國共計300位音樂家都將齊聚上海。
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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