解放軍南部戰區：美軍行徑嚴重破壞南海和平穩定
2026-03-01 00:12 5,519次浏览「這是我演藝生涯臺詞量最大的戲，有時需連續演繹十幾分鐘，對記憶與情感連貫性要求極高。」謝君豪初讀《Skylight天色》劇本，即被自己將飾演的Tom吸引，「他絕非簡單的『富豪』，而是被時代洪流與自身性格困住的普通人。」8月14日至17日，司徒慧焯執導，謝君豪、王菀之、李琛瑜主演話劇《Skylight天色》亮相上音歌劇院，並將展開新一輪巡演。8月12日，上海媒體見面會上，謝君豪笑言，自己演了一個有爹味的角色，「爹味不一定代表貶義，Tom有溫度。」李琛瑜則表示，劇中滔滔不絕的謝君豪很帥，讓他忘記了角色之間的對立。《Skylight天色》Karma Cheng攝《Skylight天色》改編自英國劇作家大衛·海爾代表作，1995年在英國國家劇院首演，斬獲奧利弗獎與託尼獎雙料殊榮。故事講述一個寒風瑟瑟的傍晚，餐飲業大亨Tom敲響舊情人Kyra的門，妻子剛離世不久的他試圖與Kyra重燃舊情，Kyra現在在一所中學任教，過著簡樸的生活。他們討論著過去的愛情、分手的原因，以及彼此的價值觀和生活觀。他們試圖彌補過去的錯誤和失去的愛情，同時也面臨著社會階級和價值觀的衝突。「每個人都是一座孤島」是《Skylight天色》的核心命題。導演司徒慧焯指出：「現代社會看似連接緊密，實則個體常在自我世界中徘徊。Tom的強勢、Kyra的疏離、Edward的迷茫，皆是『孤島』的不同形態。我們試圖探討的是，即便隔絕，人與人之間仍存在著渴望靠近的本能。」《Skylight天色》既展現愛情與親情的糾葛，更呈現價值觀的激烈碰撞。男女主角Tom與Kyra的核心衝突尤為突出——Tom信奉「金錢萬能」，Kyra則堅守「金錢無法購買之物」的準則。二人貫穿全劇的話語交鋒，精準切中了當下社會的現實肌理。「Kyra的堅守折射出當代人對『價值』的普遍追問，這種共鳴超越文化界限。」身兼劇本翻譯的王菀之選擇「從零開始」重譯劇本。她認為語言習慣隨時代變遷，新譯旨在「既保留原著的犀利鋒芒，又契合當下語境，讓臺詞直抵人心，超越字面意義」。2025新版《Skylight天色》調整舞美，燈光隨角色情緒由冷冽漸次轉為暖黃；道具陳設刻意留白，如同角色間未盡的言語。司徒慧焯強調，這些設計旨在「將舞臺空間化為角色內心的外延，而非技術炫耀」。
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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