《浪浪山小妖怪》票房創紀錄！周邊被買到斷貨，是偶然嗎
2026-02-25 10:06 3,527次浏览「你搶到票了嗎？」似乎已成為近期最熱門的問候方式。這個夏天，從張北的草原到敦煌的星空，從哈爾濱的俄式老陽臺到珠海東澳島的沙灘……以音樂節、演唱會為代表的演藝經濟，吸引了越來越多遊客不遠千裡、奔赴山海；動人的旋律、美妙的音符，不僅叩開了觀眾的心扉，更「喚醒」了暑期文旅市場。為何暑期演藝市場如此火爆？這背後，與年輕一代消費者密集出行有關。中國演出行業協會發布的《2024大型營業性演出市場趨勢及特點分析》顯示，大型音樂節中18歲—24歲的觀眾佔比達36.2%。這一群體多為學生，「演唱會、音樂節填滿日程表」「為一場音樂節打卡一座城」，暑假他們有充裕時間旅行，去追逐心中的熱愛與夢想。音樂節等演藝活動有何魅力，吸引年輕一代消費者為之陶醉？也許是因為厭倦了常規景點的他們，更加重視情緒價值的釋放：以天空為幕布、大地為舞臺，伴著奔放的旋律、動感的節拍，揮舞起螢光棒，身體隨節奏搖擺，心情像花兒一樣恣意綻放……沉醉在音樂與燈光共同編織的狂歡海洋裡。這種沉浸式體驗帶來的精神滿足感，哪個年輕人不會心動呢？音樂節的魅力還在於，它與非遺等文化元素融合，在傳統與現代的共生中，帶來了全新消費體驗。上海之春音樂節的《南韻·國色》音樂會，通過AI技術將南音曲譜轉化為視覺圖騰，用全息投影構建閩南古厝場景，使千年雅樂在當代劇場煥發新生；浙江金華將婺劇鑼鼓的節奏範式轉化為電子音樂的循環採樣，開發出具有地域標識的數位音樂產品。這樣的新奇感受，誰能不愛？各地音樂節也融入「煙火氣」，為市民的休閒生活增添了文化氣息。在上海江灣裡音樂節，巧妙散布於舞臺周邊的「微醺市集」匯聚了精釀啤酒、特調飲品與文創產品等，吸引忙碌一天的都市白領來小聚。貴陽「遇見藍莓音樂節」則匯集了幾十種貴州特色小吃及飲品，供樂迷們暢享味蕾與視聽的雙重盛宴。如今文旅經濟已從「資源驅動」轉向「情緒驅動」，如何將文化基因轉化為可感知的情緒符號，成為破局產業同質化的關鍵。當敦煌壁畫通過VR技術成為可觸摸的情緒載體，當苗寨篝火旁的蘆笙曲化作短視頻平臺的流量密碼，我們看到的不僅是消費場景的革新，更是文明基因在數字時代的創造性重生。在南寧，周杰倫演唱會吸引14萬觀眾跨城而來，直接拉動當地消費12.63億元；在成都，張學友演唱會期間熱門商圈酒店預訂量同比激增1.4倍……文化消費釋放的乘數效應，讓各地都看好演藝經濟的發展潛力。海南推出的「票根福利」讓觀眾憑演唱會門票享景區折扣，廈門更將演唱會與免稅購物、打車補貼深度綁定，這種「演出+文旅+消費」的模式，使文化演藝從單點突破升級為全域賦能。當音樂節舞臺成為非遺活態傳承的實驗室，當演唱會聲浪喚醒文化基因，我們看到的不僅是經濟數據的增長。未來，隨著技術普及和「文化+」模式的深化，非遺等文化元素必將在數字經濟時代釋放更大乘數效應，讓文化的根系在經濟沃土中扎得更深、長得更壯。（文丨杜銘）
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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