（鄉村行·看振興） 「中國最美童畫之鄉」特寫：一支畫筆繪就鄉村新風景
2025-11-04 22:17 9,219次浏览8月的上海恒隆廣場，正被一股跨越世紀的藝術熱潮包裹。8月9日至21日，音樂劇《悲慘世界》40周年主題展覽在此拉開帷幕，沉浸式時光長廊裡，23年前上海首演的籤名海報、泛黃的節目冊與經典周邊靜靜陳列，訴說著這部傳奇音樂劇從1985年世界首演到如今的全球足跡。與此同時，11月即將在上海開演的《悲慘世界》 40周年紀念版音樂會每一輪開票都會引起搶票熱潮，印證著經典IP穿越時代的生命力。從舞臺到商場，從演出到展覽，《悲慘世界》正以「文旅商展」融合的創新姿態，成為激活城市文化消費的新引擎。票房熱度持續攀升，服務創新樹立行業新標杆23年前，《悲慘世界》作為首部登陸中國大陸的西方經典音樂劇，連演21場創下票房紀錄，為中國觀眾打開了世界音樂劇的大門。如今，這份熱愛有增無減。數據顯示，此次《悲慘世界》 40周年紀念版音樂會已開票7周56場，賣座率超95%，超8.1萬張售出門票中，46%的購票者來自外省市。火爆的銷售數據不僅直觀呈現出劇迷的高漲熱情，更充分印證了其以文化IP為支點，成功撬動文化旅遊與商業消費實現雙向增長，彰顯出其作為文旅商聯動範例的獨特價值。 此次開票推出的「無憂改籤」政策在業內引發廣泛關注。當下，音樂劇市場票務靈活性不足的問題較為普遍。針對此痛點，團隊通過技術升級，實現了購票後指定時段內的免費改籤服務。這一創新舉措既保障了劇場上座率穩定，避免座位因退票空置，又大幅提升了觀眾購票自由度，讓觀眾購票更安心。正因如此，該政策被業內一致視為音樂劇票務服務升級進程中的重要裡程碑。文旅商展深度融合，全球IP融入城市文化脈絡當經典音樂劇與活力城市相遇，一場跨越藝術與生活的對話就此開啟。8月9日至21日，「音樂劇《悲慘世界》40周年主題展覽」以「文化的傳遞與再生」為核心，多維度呈現《悲慘世界》的魅力，全國首展登陸上海恒隆廣場。 步入展覽現場，一面沉浸式展示牆構建出《悲慘世界》跨越40年的時光隧道——從1985年倫敦首演的珍貴劇照，到2002年上海首演時演員們的籤名海報，再到全球57個國家和地區、455座城市的巡演足跡，每一件展品都在訴說藝術的傳承和這個全球經典IP的強大影響力。在逛展的同時還能欣賞到商場播放的劇中四首膾炙人口的歌曲——《雲上城堡》《我曾有夢》《繁星》《帶他回家》。觀眾在悠揚的旋律中穿越時空，仿佛能看到雨果筆下19世紀法國社會的宏大畫卷，感受到那個時代的磅礴氣勢與細膩情感。這場展覽還成為了串聯城市消費場景的重要紐帶。中國郵政與該劇聯袂打造的限定特輯同步亮相。展覽現場，四款設計融合法式浪漫與當地風情，讓經典IP與城市文化雙向賦能。此外，明信片均已加蓋展覽限定郵資機戳，可在現場郵筒直接投遞；還有限量互動體驗，讓參與者感受傳統凸版印刷工藝與經典IP的奇妙碰撞。 上海恒隆廣場的這場展覽，背後是商業體對自身角色的重新定義。「我們早已不是傳統購物中心，而是文化藝術、生活美學與自然綠意交匯的『城市會客廳』。」恒隆地產內地業務董事張琳娜說。駐演品牌為城市賦能，彰顯國際文化輻射力隨著音樂劇《悲慘世界》《SIX》《英雄聯盟：雙城之戰》等重磅劇目接連落地，國際演藝資源的聚合效應持續凸顯，「經典與新銳共生、國際與本土交融」的駐演生態正在逐步成型。這一生態的構建，為「亞洲演藝之都」的建設注入了穩健動能。當全球觀眾為一部劇奔赴一座城，當巴黎街景的浪漫與在地文化的特色在藝術中交融，《悲慘世界》早已超越單純的演出範疇，成為展現城市文化活力的重要載體。 23年前，《悲慘世界》為中國推開了音樂劇的世界之窗；如今，這部傳奇的回歸早已超越「經典重現」的意義——它既是對中國文化市場成熟度的一次印證，更折射出從單純引入國際IP的「文化碼頭」，向具備創新整合能力、能與全球文化平等對話的「文化高地」的跨越。當經典旋律與當下的城市文化肌理碰撞，當國際藝術表達與本土服務創新交融，不僅讓更多人在熟悉的故事中觸摸世界文化的多元脈絡，更以「經典IP+在地創生」的鮮活實踐，向世界展現著城市文化生態的活力。這種跨越，既是一部作品的生命力延續，更是一個時代文化自信的生動註腳。
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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