北京小將奪得首屆全國青少年田徑運動會男子5公裡競走項目冠軍
2026-01-31 23:59 1,459次浏览「科託爾藝術節·中國舞臺」系列音樂會近日亮相黑山千年古城，獲得當地居民和遊客青睞。活動由上海市對外文化交流協會與黑山有關部門聯合創辦，由上海音樂家協會支持。 活現場動中國旅美女高音歌唱家張婉哲演繹的一系列中國藝術歌曲，在科託爾古城音樂廳開啟第五屆「中國舞臺」大幕。畢業於上海音樂學院周小燕聲樂中心的中國旅法女中音歌唱家伍艾領銜四位中國音樂家，在北馬其頓奧赫裡德夏季音樂節的聖索菲亞音樂廳掀起「中國之夜」漣漪，加上將參加9月下旬在阿爾巴尼亞舉辦的「中國文化周」，標誌著這項由上海有關部門牽頭和上海東寶文化運營公司承辦的中外文化藝術交流活動，已在歐洲各國初結碩果。活動也從聲樂、器樂擴展到舞蹈和美術等領域。舉辦五年的「中國舞臺」邀請塞爾維亞鋼琴家德言·希納迪諾維奇、美國鋼琴家大衛·維頓分別與張婉哲組成「風鳴絲綢」二重奏，法國鋼琴家米歇爾·達爾貝託與中國旅歐小提琴家朱丹組成搭檔，法國長笛演奏家讓·馬克·古戎等與伍艾組成「百合樂團」，聯袂演繹中西經典作品。上海承辦方還發揮紐帶和輻射作用，邀請青島、南京、合肥、江西、甘肅等地的藝術團體和優秀同行共同營建海外「中國舞臺」。青年小提琴家陳中翰、張周耀東，青年鋼琴家張珺潔、陳俊言，分別從柏林、漢堡、倫敦、維也納趕到黑山。小提琴家寧峰推薦學生、留德小提琴家王仕含，正在英皇攻讀博士的青年鋼琴家馬可、王渤程、李嘉睿等趕到貝爾格勒登臺。在萊比錫音樂學院任教的雙簧管演奏家林卿教授與妻子、鋼琴家劉姽婧，晝夜趕往塞爾維亞與蒙特內哥羅參加「中國舞臺」獨奏音樂會，又為眾多青年學子上課、伴奏。伍艾以及旅法鋼琴家侯娟、長笛演奏家王偉和留德青年長笛演奏家嶽廣慧放棄難得的暑假，輾轉趕往奧赫裡德參演。得知王仕含缺少欲在諾維薩德演奏的《苗嶺的早晨》樂譜，作曲家陳鋼、遠在澳大利亞的演奏家潘寅林和寧峰，第一時間發來他們珍藏的手稿、首演版樂譜和標註版樂譜。藉助「中國舞臺」，上海與歐洲國家的文化藝術交流合作日益頻繁。「橋-QIAO國際音樂比賽、舞蹈比賽」吸引八國上百名學子登臺競技。中國上海國際藝術節中心與黑山科託爾藝術節籤署友好交流備忘錄，兩國藝術家互訪演出。中國音樂家剛在奧赫裡德夏季音樂節成功演出，該節總經理、男高音歌唱家喬爾吉·楚科夫斯基又將來滬，為未來交流進行新的磋商。
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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