扮靚10元人民幣上的風景 奉節打好三峽庫區生態保衛戰
2026-02-09 05:59 1,349次浏览北京8月11日電 (記者 高凱)11日，北京人藝新排劇目《屠夫》舉辦媒體見面會。作為紀念中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年優秀舞臺藝術作品展演參演劇目，《屠夫》將以全新面貌與觀眾見面。 《屠夫》是一部聚焦反戰主題的戲劇作品。由彼得·普列瑟斯(奧地利)、烏爾利希·貝希爾(德國)編劇，以第二次世界大戰納粹德國統治了奧地利為歷史背景，講述了一個普通的肉鋪老闆伯克勒一家被捲入法西斯專政的政治漩渦中的故事。該劇雖未直接呈現戰爭場景，卻透過每個飽受創傷的普通人，在笑淚交織間更深刻地揭示出戰爭的殘酷與破壞性：既碾碎生活，也扭曲人性，旗幟鮮明地表達出誰才是真正的「屠夫」。 據了解，1982年，德國曼海姆民族劇院攜《屠夫》來人藝演出，作為對《茶館》赴歐演出的回訪。當年12月，人藝就將該劇搬上了首都劇場的舞臺；2005年，朱旭、鄭榕、周正等老藝術家們再次登臺，以教科書式的表演在《屠夫》的演出歷史上留下了濃墨重彩的一筆；而此次《屠夫》的排演，將不拘泥於前人的創造，以全新藝術面貌與青春演員陣容與觀眾見面。 何冰在見面會現場。北京人藝供圖 該劇導演何冰表示，《屠夫》在今天的排演，更注重傳遞當下的理解，並建立與當代觀眾溝通的橋梁。「戲的主題不會變。反對戰爭、追求和平已是普遍共識，重要的是在共同認知上再深化一步。我們需要尋找表達與接受之間的紐帶。」 何冰坦言，此次排演有三個挑戰，「經典本身是座大山，我們首先要向老藝術家致敬；第二，創作本身的難度；第三，如何贏得觀眾接受。」應對這三大挑戰，何冰認為只有一把鑰匙——自信。通過激發演員對美的追求與期許，在排練場中，讓表演的自信紮實生長，最終支撐起整個舞臺。 此次《屠夫》排演集結了20多位中青年演員。「他們正值當打之年，既有體能，也有雄心。」何冰對演員們充滿信心，「我盡最大努力給演員創造條件，讓他們能自發生長。這種生長一定是從內心滋長出來的，一旦形成，將勢不可擋。」 據悉，該劇將於9月6日至9月17日登上北京國際戲劇中心·曹禺劇場的舞臺。(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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