一盞燈 兩代傳承
2025-11-06 14:21 4,516次浏览北京8月8日電(記者 張曦)在最近的一次公開亮相上，陳佩斯回應了自己長期沒演電影的原因。 「找不到機會，那時候主要是黃渤在熒幕上霸佔著呢，所以沒我什麼事，我感覺自己好像被淘汰了一樣。」 一旁的黃渤光速澄清：「你說的那是沈騰。」 圖片來源：截圖自四川觀察 確實，內地喜劇電影這十年，屬於沈騰。 評判一部電影是否好笑，甚至還誕生過一個引發爭議的量詞：含騰量。意思是，這部片子裡沈騰出場的時間有多少？佔比多少？只要他出現，就意味著笑點和票房的保障。 而這一切，還要從十年前那部橫空出世的票房黑馬《夏洛特煩惱》說起。 電影《夏洛特煩惱》海報 1 2010年，天涯論壇有一篇熱帖—— 「如果有一天醒來，發現現在經歷的一切只是一場夢，而你還在高中的課堂上睡覺，陽光灑進來，眼睛眯成一團。」 閆非和彭大魔看到這段話後，靈光一現：這不就是每個成年人的白日夢嗎？於是他們寫了個話劇，後來又編成電影。 故事很簡單，如果用當下盛行的短劇風來取標題，就是「重生之我在內娛當頂流」。 一個事業失敗的中年男人，在初戀婚禮上喝醉，一覺醒來回到高中，擁有了前世記憶，於是開始「開掛式人生」，靠「未來信息差」成為頂流男星，還不費吹灰之力就追到了年少夢中情人秋雅。 沈騰飾演的夏洛穿越回高中一路「開掛」 但《夏洛特煩惱》真正的厲害之處，不僅是「爽文」設定，而在於它把一個荒誕不經的夢境，拍得既荒唐又扎心，既好笑又落淚。 夢境裡，夏洛終於成為了想成為的人，卻發現那個世界不值得留戀。他錯過了深愛自己的冬梅、失去了從小一起成長的朋友，淪為一個道德破產、孤獨無依的「娛樂怪物」。 一個夢，把他拉回從前，卻也逼他看到自己的人生裂縫。 這才是《夏洛特煩惱》的厲害之處。它不是「重生變首富」，而是「重生後發現自己錯得更徹底」。 它笑著打開門，卻哭著關燈。這種情緒結構，在當年的國產喜劇裡，是第一次出現。 《夏洛特煩惱》截圖 2 2015年的國慶檔競爭格外激烈。 大家靜待陸川的《九層妖塔》與徐崢喜劇電影《港囧》，以及劉德華主演的《拯救吾先生》一決高下。 相比之下《夏洛特煩惱》是一部「三無」影片——沒有大導演、沒有大明星、沒有大預算。 閆非、彭大魔曾試圖找那英客串，但被婉拒，無奈只好找模仿秀演員「平替」。 然而就是這樣一部無人看好的電影，卻意外改寫了國產喜劇的格局。 《夏洛特煩惱》裡，「重生」的夏洛參加了節目「中國好嗓門」 此後十年，馬麗成為中國影史第一位累計票房破200億的女演員，而沈騰則成為中國影史首位票房破350億主演。 而最初給導演靈感的天涯論壇，早已悄然關停，時代更迭得令人唏噓。 《夏洛特煩惱》票房爆火後，魯豫問沈騰「在你的預想中嗎？」 沒想到沈騰的回答卻是——「為什麼賣這麼多錢，我們大多數參與這個電影的人也沒有那麼興奮，我們說白了對名利看得挺淡。這事兒還別不信，不信的話不能在話劇圈裡一紮扎這麼多年。」 後來沈騰在接受央視採訪時也提到，很多人覺得演員這碗飯好吃，雖說「老天爺賞飯吃」，但更多靠的是努力。大學畢業後，沈騰選擇去剛成立不久的話劇團開心麻花，身兼演員和副導演，每天大家都湊在一起，反覆打磨臺詞裡的每個包袱。 除了沈騰，馬麗、常遠、艾倫……這群開心麻花的演員們，當時的他們儘管不是傳統意義上的「帥哥靚女」，卻憑藉千場舞臺經驗打磨出來的喜劇感、真誠，把原本「中二」的劇情演出了層次。 《夏洛特煩惱》截圖 如果《夏洛特煩惱》換一組明星陣容，很難想像最終結果。 3 十年過去，開心麻花已在國產喜劇界站穩了腳跟。 他們試圖複製《夏洛特煩惱》的成功，不斷推出新的電影——《西虹市首富》《羞羞的鐵拳》《獨行月球》《超能一家人》……在收穫高票房的同時，也陷入了低口碑的圈錢爭議。 而《夏洛特煩惱》的熱度沒有退場，反而在短視頻時代被反覆二創。 《夏洛特煩惱》口碑領先開心麻花出品的很多影片。 形容一個人喧賓奪主時，網友們第一個想到的梗總是「人家秋雅結婚，你擱這又唱又跳的……」 形容知識進不去大腦時，大家總會提到「馬冬什麼？什麼冬梅？馬什麼梅？」 這些臺詞之所以能被反覆引用，甚至成了某種「社交密碼」，因為它們並不止於笑料，而是大家發現，《夏洛特煩惱》其實講的是每個成年人心裡隱藏的那段「如果當年」。 《夏洛特煩惱》截圖 在影片的評論區裡，網友們仍在分享N刷的心得： 「十年之後再看，我們或許笑得更克制，但哭得更真誠了。」 這正是好電影能穿越時間的真正能力。一部作品的價值，不只在當下笑了多少，而是過了十年，它依然能說出你現在的困惑和情緒。 每個成年人心裡都有一個「夏洛」——想彌補錯過的青春，想逆轉失敗的命運，想追當年不敢追的人。但更多時候，我們終究還是會在現實裡醒來，去面對那個並不完美、卻真實存在的自己。 畢竟，人生沒有彩排，更沒有重生。我們唯一能做的，是珍惜眼前人，接受現在的自己。
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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