韓國歌手權志龍被警方調查
2026-01-18 20:37 7,249次浏览暑期來臨，天津的相聲市場迎來客流高峰，吸引了大量來自全國各地的遊客前來感受這項非遺藝術的獨特魅力。 「暑期遊客明顯增多，相聲社的觀眾人數也隨之上漲。」天實景相聲劇院負責人石磊介紹。為應對加強客流高峰，該劇院將原本周一至周五每天兩場的演出增至三場。 天津素有「曲藝之鄉」「哏兒都」之稱，茶館相聲更是歷史悠久、享譽全國。2008年，相聲被列入國家級非物質文化遺產名錄。「相聲是最能代表天津的藝術形式。天津觀眾對相聲要求高，過去只有真正過硬的演員才能在這裡站穩腳跟。」石磊說，如今這項傳統藝術正被越來越多外地遊客喜愛。 除了在茶館聽相聲，遊客還可以在遊船或觀光巴士上，邊欣賞城市風光，邊感受相聲的魅力，讓非遺藝術走進更多日常生活場景。 天津津旅海河遊船公司平均每天安排70餘個夜間航班，運營至晚間10點，熱門時段一票難求。29艘船舶在6座碼頭之間穿梭，推出了「夜遊+演藝」「相聲曲藝」等主題航班。 「遊船不僅僅是交通工具，更是流動的文旅空間，」天津津旅海河遊船股份有限公司副總經理張石芳說。將「相聲」與遊船相結合，遊客可以沉浸式體驗天津文化。 周六，在天津雙層觀光巴士上，相聲演員結合車輛途經天津各個景點即興表演，打造了全國首個「移動相聲劇場」。 當日，第十四屆天津相聲節開幕，首臺雙層「相聲巴士」與相聲節開幕式同步首發，吸引了眾多遊客遊覽觀看。 相聲演員薄浩文說：「隨車演出主要以『現掛』為主，為遊客介紹沿途美景的同時，也能讓他們感覺開心，感覺有所收穫，我們演出的目的就達到了。」 「相聲巴士」的途經地點包括「天津之眼」摩天輪、古文化街、鼓樓、意式風情區等20餘處地標景點，全程50分鐘，安排3至4個節目，節目以相聲為主，並涵蓋快板、天津時調、京韻大鼓、傳統戲法、京劇等藝術形式。 「天津人愛聽相聲，很多相聲題材都來源於市民生活。天津相聲節不僅能促進相聲藝術的發展，也為天津打造了一張文化名片，吸引全國各地遊客來欣賞，」著名相聲表演藝術家魏文亮說。 中國日報天津記者站 閆東潔 / 劉子璇
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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