總書記的人民情懷 | 「中國式現代化是物質文明和精神文明相協調的現代化」
2026-01-15 22:25 1,426次浏览北京8月13日電(記者 上官雲)前段時間，著名導演鄭曉龍出現在了第30屆上海電視節「白玉蘭綻放」頒獎典禮上，清晰闡述自己的創作理念：要做老百姓愛看的戲。 此次行程之前，鄭曉龍接受了一撥密集的採訪：由他擔任總導演、曹譯文擔任導演的《藏海傳》播出，口碑收視都非常不錯。 在影視圈，鄭曉龍的名字堪稱「金字招牌」。從《渴望》《北京人在紐約》到《金婚》《紅高粱》《甄嬛傳》《功勳》《幸福到萬家》《偵察英雄》等，再到如今的《藏海傳》，三十多年來，由他策劃、監製、執導的許多電視劇，都堪稱經典。 這些作品有時代的印記，亦有對當下的反映。即便是古裝題材，他也秉承著現實主義的創作理念和創作態度去拍攝。一部《甄嬛傳》，十餘年來各種熱梗和解讀層出不窮、常說常新，成為風靡至今的文化現象。 不過，他從來不會提前設想自己的劇能不能「爆」。拍《甄嬛傳》時，有人跑到別的劇組參觀，回來議論紛紛，鄭曉龍給大家打氣，「我說你們有點自信吧，我們把自己的片子做好了就行，對不對？」 海報設計：徐洋 「它能不能火你不用想，也不用比，你拍好了觀眾自然會喜歡。」他想，儘自己的力量把這件事做好就行了。一部劇會不會火，那是留給觀眾去考慮的。 細節落地 今年「白玉蘭」頒獎之際，《藏海傳》劇組低調地在上海舉辦了一個簡單的「慶功宴」。 從網絡流出的照片看，鄭曉龍和曹譯文兩位導演面帶笑意站在前面，「藏海」的扮演者肖戰站在後排，俏皮地比了個「耶」。所有到場主創的開心幾乎都寫在了臉上。 說是「慶功」，但看上去更像一次小型劇組重聚，亦像是賦予這部「爆款」劇一個圓滿的收官儀式。自播出以來，《藏海傳》憑藉豐富的內容獲得了極高的關注度。 它沒有局限於復仇故事，裡面有人物的成長和變化，也有對封建社會的批判。鏡頭考究，服化道精良，諸多傳統文化元素融入其中，彰顯了東方美學的特質。 一組數據可以證明這部劇有多火。此前，《藏海傳》在CCTV等多臺同步播出，雲合數據顯示其正片有效播放市佔率高達40.1%。在中國臺灣連續7天穩坐「臺灣本日熱播前十」。 拍戲時，鄭曉龍其實沒怎麼想過劇爆不爆的問題。那時他跟曹譯文一樣，把所有精力都放在了打磨質量上。與細節較勁的痕跡，在《藏海傳》的拍攝過程中幾乎隨處可見。 有一場推開墓門的戲，時間不長，但花的心思足夠多。鏡頭中，藏海要推開沉重的墓門。但當時製作好的道具墓門重量不夠，人往那一站，輕輕一推，門「吱呀」一聲就開了。 鄭曉龍一看，這絕對不成，道理很簡單，過了那麼多年，又是巨大的石門，推的時候得有力量，那個「推」的勁兒得出來，不然，跟艱難進入墓道的狀態就對不上了。 他將這些細節考慮周全，再講給演員聽。肖戰也給出了令鄭曉龍滿意的反饋。「演員表演呢，你一說他就明白，努力地用勁(推)，再加上門開了的配音，就覺得(對了)。」 「生活化的細節很影響劇的質量。包括臺詞怎麼說、動作怎麼做，一點一滴，有的劇本提供這些，有的劇本不提供。」鄭曉龍覺得，作為導演，這些都應該想到。 《藏海傳》劇照。劇方供圖 《藏海傳》的時代背景是架空的，但服飾、官制、環境營造等都落地到了明朝。如此這般，一部劇才會富有質感，豐富的細節，則會令作品血肉飽滿。 在流量內卷的網際網路時代，鄭曉龍、曹譯文和其他主創們用40集的《藏海傳》證明一個道理：高質量的長劇依然富有生命力。 一句話，尊重觀眾，耐心打磨細節才能出好作品。 時代印記 摳細節、講人性，《藏海傳》有一種不同於尋常「爽劇」的味道。拍了幾十年戲，鄭曉龍手握多部「爆款劇」，這些作品亦如同鏡子，映照出時代與行業幾十年來的變化。 翻一翻鄭曉龍的履歷，他出身軍人家庭，也當過兵，在部隊服役期間就因文筆出眾受到賞識，後來成為機關單位的宣傳幹事，一邊工作一邊大量讀書，為踏入影視圈夯實了基礎。 大學畢業後，鄭曉龍來到北京電視藝術中心工作。那時，他已經隱隱感覺到，大眾文化的時代即將來臨，便打算拍一部聚焦普通人生活的作品。 後來，鄭曉龍召集了李曉明、王朔等人，一起琢磨劇本。經過緊鑼密鼓的拍攝，1990年，《渴望》播出，一舉成為現象級電視劇，「劉慧芳」也成了「好媳婦」的代名詞。 他並沒有止步於此。之後，鄭曉龍策劃拍攝了電視劇《編輯部的故事》，開創中國室內情景喜劇先河；一部《北京人在紐約》，反映了上世紀90年代的出國潮，一時成為經典。 資料圖：鄭曉龍這位中國電視劇史上殿堂級的傳奇導演，一直恪守藝術家的操守，幾十年如一日的兢兢業業創作，為廣大觀眾奉獻了一部部堪稱裡程碑式的影視精品。發 常江 攝 在這些電視劇中，鄭曉龍此後在創作中堅持的「現實主義態度」已初見端倪：細節要真實、有質感，人物舉止要有邏輯，講的是普通人的故事，但也要對時代和社會有所反映。 鏡頭中是一個個具體的「人」，卻又有著代際相通的情感。基於此，鄭曉龍擔任出品人、總策劃或執導的許多國產劇都很能引發共鳴，如《甄嬛傳》等，都成了經典之作。 哪怕是古裝劇，劇情也必須符合生活邏輯和真實的人性。《甄嬛傳》原著小說是架空的，電視劇則將其背景落到了雍正年間，賦予故事一個真實的朝代。 有了背景支撐，鄭曉龍又將細節填入故事框架，人物逐漸有了靈魂。安陵容的「冰嬉舞」所佔比例並不多，但從服裝設計到滑冰鞋怎麼做，都花費了大量心思。 對細節的精細打磨，使得《甄嬛傳》播出後長盛不衰。十多年來，這部劇被「盤」的幾乎包了漿，解讀《甄嬛傳》成為一種文化現象，觀眾熱衷於討論各種細節，邊邊角角都沒落下。 不過，鄭曉龍當初壓根沒預料到《甄嬛傳》能這麼火，「拍的時候沒想到，播的時候也沒想到。」他總覺得，一部劇拍完後就有了獨立的人格，漸行漸遠，跟自己就沒關係了。 但每次別人提起這部劇，他依然非常高興，因為它證明了一件事：大浪淘沙，經過時間選擇，能留下來的、大家都愛看的作品才是好作品，這甚至跟拿不拿獎、掙不掙錢都沒多大關係。 做好作品，做能夠留下來的作品。闖蕩影視圈三十餘年，這是鄭曉龍最重要的心得。 成就「爆款」 許多年來，在網絡平臺上，鄭曉龍很多作品的熱度幾乎從未衰減。 他不怎麼上網，但拍出的劇情，經常能夠精準踩中網絡文化的「流行點」。而如何製造「爆款」的答案，其實就藏在他的作品裡：注重細節，貼近觀眾。 鄭曉龍與曹譯文在工作中。劇方供圖 把細節當成情節拍，是創作文藝精品的秘訣。在他看來，我們常常大量拍情節而沒有細節，但想讓觀眾產生信任感，細節恰恰是最重要的，最後是要功力的。 細節夠了，人物也就豐滿了。想要拍出令人信服的細節，就要充分了解生活和常識，他堅持認為，如果不是從生活中來，而是從自己的想像中來，就可能有問題。 在鄭曉龍的觀念裡，對細節的把控，應該貫穿整個拍攝過程。《甄嬛傳》的後期製作時間很長，由於北京故宮並非處在群山環繞之中，他便讓人逐幀將橫店宮殿後面的山抹掉。 說到底，還是他堅持許久的那個創作標準：現實主義。同時跟上時代，不落窠臼。 他有自己的原則，但並不墨守成規，在《藏海傳》劇組裡，會耐心傾聽青年導演曹譯文的想法，比如為什麼要在這裡設置反轉、如何「填坑」，然後點點頭，「哦，原來你們這麼想。」 「認真，但不嚴厲。」是曹譯文對鄭曉龍最為直觀的印象之一。 在漫長的時光裡，鄭曉龍始終保持著一顆好奇心，認真對待每一部作品。而這，或許就是他多年來「創作之樹」常青的秘訣。(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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