童聲唱響《有我》，情景再現鐵律！彭浦鎮這樣紀念抗戰勝利80周年
2026-02-16 23:51 3,412次浏览哈爾濱8月14日電 題：中西音符共舞：哈爾濱，一座被音樂浸透的城市 記者劉錫菊 松花江畔，夜幕如墨。哈爾濱音樂廳內，琥珀色燈光下，尤泓斐的歌聲如清泉般傾瀉而出。臺下，不同膚色的觀眾屏息凝神，映照出這個夏天被音樂點亮的眼神——在「音樂之都」哈爾濱，第37屆「哈爾濱之夏」以「讓世界聽見哈夏」為號角，讓中西音符在此交融共鳴。 在西方音樂文化的影響下，中國最早的音樂學校、中國第一個交響樂團相繼發源於哈爾濱。西方古典音樂的種子，自此在遠東的黑土地上生根發芽，交響樂與歌劇的旋律，悄然融入市民的呼吸之間。2010年，哈爾濱更是被聯合國授予「音樂之城」的稱號。 始於1961年的中國哈爾濱之夏音樂會是這座「音樂之城」的又一個「標識」。談及「哈夏」，中央歌劇院女高音歌唱家尤泓斐使命感油然而生：「我的恩師張權先生，是哈爾濱之夏倡議者之一，所以傳承、延續哈爾濱對高品質音樂藝術的追求也是我光榮的使命。」 第37屆中國·哈爾濱之夏音樂會以「讓世界聽見哈夏」為主題。於琨 攝 從1961年首屆音樂會700餘名演員、2萬觀眾起步，到今日第37屆盛事全球矚目，這座舞臺早已成為大師與名團的磁石。鄭小瑛、郎朗、祖賓·梅塔等中外名家留下藝術足跡；英國皇家愛樂樂團、俄羅斯「小白樺」舞蹈團帶來的《天鵝湖》等經典，讓歐洲藝術瑰寶在東方舞臺煥發新彩。 尤泓斐所說的傳承並非簡單的復刻，而是根植於城市沃土的創新求變。「今年『哈夏』的國際化表達更加明顯，被授予了『哈爾濱音樂推廣人』稱號的我特別感慨。」 四十多年前，一曲《太陽島上》讓大家嚮往、熟悉哈爾濱。2024年，尤泓斐重新演繹《太陽島上》，以此向經典致敬、歌唱美好新生活。「小時候，去太陽島是最快樂的事兒。因為一首歌，讓人們認識了一座城市，記得很多人聽了這首歌之後慕名而來。由百年歷史的哈爾濱交響樂團傾情演繹的交響版《太陽島上》，更是憑藉宏大的交響樂表達方式，與這座國際化城市氣質相一致。」 同年，尤泓斐拜訪了《太陽島上》詞曲作者王立平，「那時，王立平先生就說過，『早晚哈爾濱會有更大的騰飛』。」尤泓斐告訴記者。 2025年，第37屆中國·哈爾濱之夏音樂會舉辦3大國際性賽事：2025勳菲爾德弦樂比賽、第二十屆薩克斯管大會及第七屆哈爾濱國際手風琴藝術周。此外，還有79場中外專場演出、3000餘場群眾性文藝活動。 「一個城市，其人文關懷非常重要。從舞臺上走下來，走到江沿的父老鄉親中去，就像我的恩師一樣，把音樂送到每一個角落，有這樣的使命在身，非常光榮。」尤泓斐漫步在這座城市，感受到音樂的生命力早已溢出舞臺，融入城市的毛細血管。 晨光熹微中，一群銀髮老人圍坐在松花江畔的長椅上，手風琴悠揚的旋律裹挾著《莫斯科郊外的晚上》的熟悉調子，在溼潤的空氣中蕩漾。夕陽熔金時分，史達林公園裡，退休教師王阿姨的合唱團正縱情高歌，從《我愛你塞北的雪》到《今夜無人入睡》，歌聲無界；索菲亞教堂廣場前，年輕提琴手的琴盒隨意敞開，維瓦爾第的《四季》與遊客的笑語、鴿群的振翅聲奇妙地協奏著。音樂，在此刻成為普通人生活最浪漫的註腳。當她俯身為腦癱兒童輕聲哼唱起簡單的旋律，看到純真眼眸中閃爍的光亮時，尤泓斐更深切地體會到，這份流淌在城市血脈中的音樂，亦能成為穿透特殊心靈壁壘、傳遞無言關愛的溫暖光芒。 尤泓斐與松花江江邊喜愛文藝表演的市民互動。 尤泓斐 供圖 正如尤泓斐所深切感知的：「音樂在這個城市灑滿愛的種子……是哈爾濱最浪漫的風景。」世界國際音樂比賽聯盟主席彼得·保羅·凱恩瑞斯將哈爾濱譽為「優秀的橋梁建設者」，這座「音樂之城」的魅力，正在於它既珍視百年交響的深厚積澱，也以「哈夏」為軸，熱情擁抱每一次跨越地域與風格的音樂碰撞。 當松花江的晚風再次拂過，尤泓斐的歌聲仿佛仍在空中隱隱迴旋。哈爾濱的空氣中，中西交融的音符從未止息。這座城市以音樂為磚石，在百年時光裡默默砌成一座無形橋梁，跨越地域阻隔，讓人類共通的情感在旋律中找到共鳴。(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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