特斯拉拒絕6000萬美元和解後 被判賠償2.43億美元
2026-03-19 00:46 2,728次浏览夕陽西下，安浦路615號的楊浦東方漁人碼頭，燈光聚焦、氣氛熱烈，全場觀眾都屏息以待，迎接一場匯聚多元節目的演出——2025年「江潮樂」系列音樂會回歸，首場演出今天下午舉行。在過往兩年的經驗之上，今年「江潮樂」實現全面升級，以更豐富的內容與形式為大眾帶來更高品質的公共文化體驗。從悠揚合唱到個性獨唱，從奇幻魔術到樂隊互動，演出滿足了不同興趣觀眾的需要，贏得陣陣掌聲。李女士第一次帶著全家前來觀看，感到驚喜：「沒想到在楊浦濱江就能聽到這麼專業的音樂會，孩子特別喜歡和樂隊互動的環節，希望以後能多舉辦這樣的活動！」現場還有不少「江潮樂」的「多年老粉」，他們表示，音樂會的節目編排老少鹹宜，既有經典老歌引發共鳴，又有新鮮元素帶來驚喜，真正讓藝術走進日常生活。觀眾熱情高漲今年「江潮樂」首次打造「一期一亮點」，精心策劃多場主題專場，兼顧不同群體審美偏好——既有釋放童真的親子專場《釋放童趣ing》，也有撫慰心靈的打工人專屬《城市療愈》，還有詮釋傳統文化韻味的《月圓詩話》等，通過精準定位打造文化惠民生態體系。音樂演繹之外，演出還將融入視覺、嗅覺等跨感官元素。《名畫狂想曲》將音樂與視覺藝術巧妙融合，《暗香浮樂》則以氣味與旋律的聯動構建獨特意境。這種多感官融合的設計編排，既讓藝術表達更富創意，也能讓市民更沉浸式地感受音樂魅力。演出現場「江潮樂」還延續「家門口的藝術」理念，每場將依據主題精選2種類型樂器，搭配經典曲目，同時穿插通俗易懂的樂理講解，讓市民在聆聽熟悉旋律的過程中，也能收穫藝術知識與生活感悟，真切體驗「與美同行」的公共文化新場景。江潮樂系列音樂會自2023年由楊浦區文化和旅遊局主辦，累計推出活動36場，吸引線上線下觀眾超478萬人次，深受市民喜愛。音樂會始終堅守「以高品質公共文化供給提升市民藝術素養」的初心，緊扣大眾美育需求，致力於以高雅藝術賦能城市生活。8月-10月每周六晚16:30-17:30，「江潮樂」系列音樂會還將推出《城市藍調時刻 Blue Hour》《放空日》《日落basking》《螢火追光》等主題專場。
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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