（同心抗戰）香港抗戰歷史研究會會長：創建老戰士之家，引發香港民眾產生民族共鳴
2025-12-03 21:31 8,127次浏览臺北8月11日電 (記者 朱賀)「開演前，我對觀眾講，熟悉繁體字的坐這邊，熟悉簡體字的坐另一邊，大家都沒有動。很多觀眾說，兩種字體我們都希望了解。」臺灣明華園戲劇總團團長陳勝福11日在臺北向記者回憶35年前初登大陸舞臺，場景仍歷歷在目。 創立於1929年的明華園劇團是臺灣規模最大的歌仔戲劇團，現年72歲的陳勝福是劇團第二代「掌門人」。他向記者介紹，1990年，明華園被選作代表，到北京參加第十一屆「亞運藝術節」，成為兩岸中斷交流後首個正式登上大陸舞臺的臺灣表演藝術劇團。 當時劇院設備尚不完善，工作人員製作了約6000張幻燈片作字幕，特別分成簡、繁兩種中文字體。演出收穫熱烈反響，此後三十多年，明華園連連受到大陸多地劇院邀請，幾乎每次登臺都「打下」相當不錯的成績。陳勝福說，戲劇是和平的事業，希望兩岸透過文化交流走向更和平、美好的未來。 8月11日，明華園劇團總團為其經典歌仔戲《界牌關傳說》舉行記者會。該劇由明華園首席編導陳勝國創作於32年前，改編自傳統戲劇《羅通掃北》，將於9月20日至21日重返臺北舞臺。演出除由劇團「無敵小生」孫翠鳳領銜外，特邀年輕演員參演，為經典注入青春氣息。 8月11日，臺灣明華園「無敵小生」孫翠鳳(左)攜年輕演員、其女陳昭婷亮相臺北記者會。記者 朱賀 攝 近百年弦歌不輟，陳勝福說，「我們以數十年磨一劍的態度做傳承，同時創新求變，吸引、留住新老觀眾。」以即將上演的《界牌關傳說》為例，演出將過去「重裝備」的涼亭等實體布景轉變為「輕時尚」設計，以期引發年輕觀眾共鳴；而保留下的傳統元素，既讓資深票友耳目一新，也不失經典韻味。 歌仔戲於20世紀初在臺灣誕生，在大陸一般稱作薌劇，使用閩南語演出。明末清初，福建漳州先民渡海落腳在臺灣宜蘭，帶去家鄉「錦歌」，後發展為「歌仔調」「歌仔陣」，清末形成獨立劇種。20世紀20年代，歌仔戲吸收臺灣風土特色回傳入閩，成為福建五大劇種之一。(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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