暴雨橫掃長三角 末伏酷熱暫「退燒」
2025-11-04 03:48 7,136次浏览北京8月4日電 (記者 應妮)上海芭蕾舞團原創芭蕾舞劇《百合花》8月1日至3日在國家大劇院上演。現場掌聲與熱淚交織，觀眾們在極具感染力的舞臺呈現和海派芭蕾的細膩演繹中，共同見證了這部經典文學在新時代綻放光彩。 原創芭蕾舞劇《百合花》劇照。 上海芭蕾舞團供圖 作為上海市重大文藝創作委約項目，舞劇《百合花》改編自茹志鵑1958年發表的同名小說，匯聚國內頂尖主創團隊，以獨具特色的海派芭蕾語彙詮釋革命年代的青春信仰，用細膩動人的肢體語言呈現文學原著中的情感世界。 如何將原本只有5000餘字的小說由文學敘事轉化為足尖藝術，上海芭蕾舞團用三年時間精心打磨。該劇以蘇中七戰七捷為故事背景，通過通訊員(許靖昆飾)、大姐(郭文槿飾)和新媳婦(戚冰雪飾)因借被子產生的交集，將三人間如同百合花般純潔美好的情感娓娓道來。今年適逢茹志鵑一百周年誕辰，上芭邀請作家王安憶擔任編劇，編導王舸擔任總編導，賦予經典文學深邃綿長的詩意表達。 原創芭蕾舞劇《百合花》劇照。 上海芭蕾舞團供圖 在編劇王安憶看來，《百合花》就像一泓清泉，用一床被子、三個年輕人的故事，為當代青年提供了乾淨、純粹的力量。親眼見證母親筆下的人物在芭蕾舞臺上重獲新生，王安憶不禁為之動容，「上海芭蕾舞團表現得很美好，這也是母親在小說裡要表達的情緒。」對三位主演，王安憶也讚譽有加，「三個年輕人選得很好。」總編導王舸注重生活化的細節，這種創作理念對演員提出了更高要求，需要他們在保持芭蕾藝術性的同時，具備細膩的戲劇表現力。王舸評價三位主演的表演很細膩，他們的肢體語言、情緒表達都很「有戲」。 劇中，輕喜劇色彩的「借被子」場景、唯美動人的雙人舞、氣勢磅礴的群舞、充滿江南風情的染坊群舞等層層鋪展，上芭青年演員們以足尖為語，塑造出一個個生動鮮活、具有青春美感的人物。 原創芭蕾舞劇《百合花》劇照。 上海芭蕾舞團供圖 上芭團長季萍萍表示，「《百合花》是上芭用海派芭蕾講述中國故事的一次深情探索，是繼《白毛女》《閃閃的紅星》等紅色題材作品後推出的又一原創力作，展現出如同百合花般純粹真摯的人性之美、溫暖質樸的人情之美和蓬勃堅韌的生命之美。」 此次國家大劇院演出不僅延續了上海站的高口碑，更以革命年代的人性光輝引發觀眾強烈的情感共鳴。首演謝幕時，觀眾們跟著旋律輕聲哼唱，為演員們的精彩表演熱烈鼓掌，隨著北京站的完成，《百合花》這部在上海收穫如潮好評的佳作，正走向被全國更多觀眾認識與喜愛的藝術之旅。(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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