四川金融監管局啟動「守住錢袋子·護好幸福家」防非宣傳月 築牢全民防非屏障
2025-11-01 02:26 1,548次浏览雙版本《寶島一村》巡演之旅再次啟航。上演17年的經典版《寶島一村》，8月22日、23日在北京世紀劇院迎來第350場演出，王偉忠特別出演「說書人」。已上演116場的專屬版《寶島一村》，9月、10月登陸合肥與西安。西安是主演文章的家鄉，帶戲回家對他來說有著特別的意義。15年前《寶島一村》北京首演，正是在北京世紀劇院文章在《寶島一村》專屬版《寶島一村》的誕生，離不開賴聲川與王偉忠。王偉忠是眷村長大的孩子，因擔憂眷村記憶隨拆遷消散，於是他找到了賴聲川，希望能夠做一個關於眷村的舞臺劇，把記憶中的兒時生活搬到戲劇舞臺上，讓更多的人了解眷村、了解那段記憶。王偉忠用一句話打動了賴聲川——「電視都是速食，只有話劇才是永恆的。」賴聲川把自己從王偉忠那兒聽說的和親歷的25個家庭、上百個故事，濃縮成了三代住民、四個家庭的生活片段。2008年，《寶島一村》和觀眾見面。2010年，《寶島一村》開啟大陸巡演，北京首演地正是北京世紀劇院。《寶島一村》最初「建村」時，眾多眷村子弟主動加入，紛紛嚮導演賴聲川自薦：「我們都是眷村子弟，一定要來！一切事情都排開，一定來！」屈中恆和那維勳便是其中的兩位。飾演「老趙」的屈中恆，將自己的父親作為觀察、參照的對象。「我爸爸的很多性格其實和『老趙』一樣，熱心、願意幫助鄰居，比如他掃地的時候，把自家院子掃完，還要幫鄰居門前也掃一掃。『老趙』身上的許多東西我都會去觀察我爸，跟他聊天。」因著出演《寶島一村》的契機，屈中恆有機會重新認識一次自己的父親。而今，屈中恆也是四個女兒的父親，這一次更是帶著女兒開啟《寶島一村》的巡演。《寶島一村》經典版那維勳則是從眷村二代的「大牛」演到了一代的「李子康」，代際的變換也是一次成長。在劇中，他演繹的情節與父輩的經歷相似。那維勳的父親七歲時與奶奶和叔伯們一起輾轉來到中國臺灣，但奶奶在遷徙的中途就過世了，父親四兄弟也走散了。顛沛流離的生活，卻也有意想不到的巧合，四兄弟在因緣際會之下，慢慢地重逢了。然而自從父親七歲去臺灣，便沒有再回過大陸，直到2007年左右才回到老家。那維勳說：「2016年我父親去世，所以在此之後的每一場《寶島一村》，我都覺得是演給天上的爸爸看的。」他將舞臺上屈中恆最後的讀信片段，當作是父親在對自己說話。《寶島一村》專屬版2020年，在上劇場成立五周年之際，賴聲川和丁乃竺決定由上劇團的演員們傳承出演專屬版《寶島一村》。演員司雯感慨，「從一開始的不熟悉到如今成為有愛的一家人，每一位老師都在跟我們說，你們真的特別棒、特別好，不斷給我們打氣、給我們信心，特別感動。」2023年起，《寶島一村》專屬版開啟全國巡演。演員文章加入劇組，從「周寧」到「老趙」，他在探索不同的演繹風格。「賴老師的戲裡沒有簡單的角色。」
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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