（輝煌60載 魅力新西藏）雪域展新顏——西藏自治區成立60周年慶祝大會側記
2025-12-10 23:30 1,571次浏览北京8月10日電 (記者 應妮)作家莫言編劇的話劇《鱷魚》將以新版面容開啟北京和香港雙城巡演。 話劇《鱷魚》是莫言獲得諾貝爾文學獎後創作的首部原創話劇劇本，該劇劇本由莫言構思十餘年創作而成，是一部具有魔幻色彩的長篇話劇劇作。故事圍繞主人公單無憚及其在生日派對上收到的賀禮「鱷魚」展開，通過一條無限生長的、會說話的鱷魚，挖掘人性深處的秘密，探討「欲望」這一主題。 話劇《鱷魚》資料劇照。 央華戲劇供圖 2024年，《鱷魚》進行了為期近4個月首輪巡演，足跡遍及全國16座城市，演出總場次達36場。該劇集結了一眾實力派演員，知名演員趙文瑄、凱麗、鄧萃雯在劇中共同領銜，白凱南、李宗雷、羅永娟等實力派演員加盟，呈現出一幅欲望漩渦中的眾生浮世繪。 新版《鱷魚》劇本由莫言進行調整，刪減了部分抒情內容及劇情冗雜部分，整體演出時長由原先的3個多小時縮短至兩小時五十分鐘，整體觀感更緊湊、流暢。趙文瑄透露，「劇本調整對單無憚大段獨白部分進行了刪減，我的壓力有所減輕。去年是我第一次演話劇，海量的臺詞讓我很擔憂，隨著演出場次增多，我能更專注表演細節。」 新版《鱷魚》演員陣容亦發生變化，原版中凱麗飾演隱忍爆發的妻子「巧玲」，新版中她將挑戰情人「瘦馬」一角；新版中的「巧玲」則由實力派演員李勤勤接棒。兩位戲骨將同臺飆戲，令人期待。 據悉，新版《鱷魚》將於10月10日至12日在北京中央歌劇院劇場上演，接著在11月21日至23日登上香港葵青劇院的舞臺。(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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