（活力中國調研行）湖北隨州產城深度融合 注入發展新動能
2026-01-27 02:34 8,689次浏览2025年8月9日19:30，TRI第三空間的燈光亮起，五把擦得鋥亮的銅管樂器在舞臺上泛著金屬光澤。隨著第一個音符衝破空氣，朝音銅管五重奏《五所不能》上海站演出正式拉開帷幕。 這場融合音樂、喜劇與戲劇的跨界表演，讓現場觀眾在銅管樂器的熾烈音色中經歷了一場歡笑與感動交織的藝術奇遇。 圓號手歐陽貝俐對著樂譜皺眉搖頭，轉身卻與長號手劉銘卓用樂器玩起「對話」，低音大號手方翔宇則用誇張的肢體動作配合音符輕重，引得臺下笑聲此起彼伏。這場被樂手們稱為「用樂器說段子」的演出，將《排練危機》的原創小品搬上舞臺，三十分鐘裡，樂器調試的混亂、臨時改譜的爭執、突然忘譜的窘迫，都被轉化為充滿生活氣息的音樂場景，讓觀眾在捧腹之餘，窺見音樂家臺下的真實狀態。 特邀打擊樂手楊亦可的加盟為演出注入更多活力。在《Ricochet》篇章中，他手持馬林巴槌與銅管五重奏展開「節奏對決」，非洲鼓點與爵士銅管的碰撞，仿佛將觀眾帶入跨越洲際的音樂叢林。朝音銅管五重奏的音樂總監，同時也是駐團歌手的孫瓏菲創作的《樂光寶盒》更是全程高能，隨著旋律流轉，樂手們演繹著從古典到現代的多樣風情。 這場演出的精彩源於六位青年音樂家的深厚功底。作為芬蘭坦佩雷愛樂樂團終身首席小號，郭翔在《Jive for Five》中展現的超吹技巧，將爵士風格的靈動與古典演奏的精準完美融合，其對弱音器的巧妙運用，讓小號音色時而如絲綢般順滑，時而如火花般爆裂。 曾獲美國布魯克頓交響樂團協奏曲比賽第一名的楊煥翊，則用明亮通透的小號音色，與郭翔形成高低音對話，兩人在快速音階段落的默契配合，引得臺下樂迷興奮不已。 法蘭克福歌劇院終身圓號副首席歐陽貝俐的表現同樣驚豔。在凱裡·特納的《Ricochet》中，他以圓號模擬阿拉伯商隊的駝鈴聲，通過弱奏與強音的交替，構建出黃沙漫捲的聽覺畫卷。 而杭州愛樂樂團長號副首席劉銘卓與英國皇家音樂學院碩士方翔宇組成的低音聲部，如同為音樂鋪設了彈性十足的「地基」，在《Puttin』 on the Ritz》的爵士律動中，長號的滑音與大號的穩重低音交織，重現了上世紀黃金年代的摩登風情。 這群平均年齡不到30歲的音樂家均在國際賽事中屢獲殊榮：郭翔是首位在義大利波爾恰國際小號大賽獲獎的中國人，歐陽貝俐包攬亞歷山大賽事冠軍與奧地利國際比賽亞軍，他們的組合被業內譽為「中國銅管界的黃金一代」。 當《Puttin』 on the Ritz》的最後一個音符消散，演出落幕，全場觀眾鼓掌熱烈。這場由TRI第三空間與朝音學院聯合呈現的演出不僅打破了古典音樂的欣賞邊界，更探索了藝術傳播的新可能——樂手們在演奏間隙穿插的音樂知識講解，讓觀眾了解到不同銅管樂器的魅力；情景化的表演則讓抽象的旋律變得可感可觸。 自2020年成立以來，這個由青年音樂家自發組建的藝術團體始終致力於古典音樂的創新表達。此次《五所不能》系列在多個城市巡演，通過喜劇內核與器樂演繹的結合，讓更多人感受到銅管音樂的魅力。演出結束後，許多觀眾在社交媒體留言：「原來古典音樂會可以這麼有趣」，「被銅管樂器圈粉了」。 當夜色中的TRI第三空間漸次熄燈，這場融合歡笑與感動的音樂之旅落下帷幕。朝音銅管五重奏用他們的創造力證明，古典音樂的生命力，正藏在不斷突破的勇氣中。而上海站的成功，也昭示著這場跨越城市的藝術狂歡將繼續傳遞青年音樂家的赤誠與鋒芒。
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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