感知生態之變丨藍天常在 大氣汙染治理跑出中國加速度
2026-03-02 03:39 5,317次浏览當地時間8月6日，國家大劇院管弦樂團2025歐洲巡演首站告捷。樂團首次亮相愛丁堡國際藝術節，有著百年歷史的愛丁堡亞瑟音樂廳現場近兩千個坐席幾近售罄。中國駐英國大使鄭澤光夫婦、中國駐愛丁堡總領事張飆一行出席音樂會。愛丁堡國際藝術節執行長弗朗西斯卡·赫吉以及蘇格蘭眾多文化藝術界知名人士也蒞臨現場。本次歐洲巡演由國家大劇院黨組副書記、副院長趙海英帶隊。巡演期間，樂團將攜手國際著名指揮家鄭明勳、鋼琴家劉曉禹等藝術家，於8月6至15日期間在英國、西班牙、德國的5座城市奏響音樂會，同時在英國愛丁堡、德國法蘭克福舉辦兩場文化交流活動。 樂團歐洲巡演首場音樂會演出照。巡演首場在英國愛丁堡站的音樂會同時也是國家大劇院管弦樂團的英國首秀。在愛丁堡國際藝術節濃厚的節慶氛圍中，指揮家鄭明勳在熱烈掌聲中登臺，執棒樂團率先奏響中國作曲家陳其鋼的代表作《五行》，蘊含深刻哲思的韻律很快就將歐洲觀眾帶入藝術情境中。隨後，蕭邦鋼琴大賽冠軍劉曉禹和樂團合作的拉威爾《G大調鋼琴協奏曲》帶給觀眾的則是驚豔，層次豐富、色彩鮮明的音樂對話全面展示了鋼琴家與樂團的默契度和他們的藝術造詣。在歡呼與掌聲中劉曉禹返場加演蕭邦《升C小調幻想即興曲》，他的細膩觸鍵帶來的豐沛情感讓臺下不少觀眾感動落淚，年近古稀的愛丁堡本地觀眾羅茲瑪麗表示：「這是我多年來聽到最感動的演繹，如果樂團再度到訪，我一定還會來。」 樂團歐洲巡演首場音樂會演出照。下半場，樂團與德國管風琴大師漢斯約爾格·阿爾布萊希特獻上重磅曲目聖-桑《C小調第三號交響曲「管風琴」》，在亞瑟音樂廳極具感染力的聲場中呈現出震撼人心的視聽效果，超過十分鐘的起立鼓掌也證明了歐洲觀眾對藝術家們的十足肯定。在觀眾們的歡呼與掌聲中，鄭明勳指揮樂團返場奏響比才《卡門》序曲，再次收穫爆棚喝彩，不少觀眾在臺下停留駐足目送樂團，久久不願離去。法國觀眾索菲·迪布瓦說：「這是我第一次聽到來自中國的管弦樂團的現場演出，音樂富有力量和情感，把我們不同文化背景的人連接在了一起。」在當晚的觀眾裡，還有一位專程從香港來的戴先生。他是國家大劇院管弦樂團多年來的忠實樂迷和朋友，這次專程從香港飛來愛丁堡，並在音樂會後次日便將返回香港。戴先生說，「我來過愛丁堡多次，但這次感覺完全不同。因為這是我幾十年夙願成真的歷史時刻，那就是終於看見自己國家的樂團在此登臺。樂團今晚的表演完全是個世界級樂團的表現，我非常非常地開心、滿足。這是圓夢時刻！」 樂團歐洲巡演首場音樂會演出照。演出後，指揮家鄭明勳也激動不已，他說：「我上次來愛丁堡，已是三十年前。三十年後，很多人想不到，我再次來愛丁堡，與中國國家大劇院管弦樂團一起來巡演。有人問我，我為何這樣做。我說，愛丁堡和三十年前一樣迷人，充滿美好的藝術氛圍，中國三十年來發生了日新月異的變化。從今晚的音樂會看，別說三十年，這支歷史還相對年輕的樂團，短短幾年就已有令人讚嘆的進步，這樣的驕人成績，值得讓世界知道，也會鼓舞全世界！這就是我為什麼要和國家大劇院管弦樂團來歐洲巡演的原因！今晚愛丁堡觀眾的掌聲，說明了一切！」 指揮家鄭明勳。趙海英表示：「在建團15周年之際，國家大劇院管弦樂團能夠攜手世界頂尖藝術家，在歐洲知名的藝術舞臺上，來展示新時代中國交響樂發展的卓越成就，這是非常值得驕傲的，也是我們中國文化自信的充分體現。另一方面，通過這次巡演帶來的作品，我們用交響樂的語言更為生動地向世界講述了中國故事、傳遞了中國聲音，也讓更多的人感受到了中國文化的魅力。這也更有利於向世界傳播『可信、可愛、可敬』的中國形象。」本場音樂會次日，國家大劇院管弦樂團的藝術家們來到愛丁堡市政廳，參演由中國駐愛丁堡總領事館、英國愛丁堡市政府和中國國家大劇院支持的「文明互鑑，攜行致遠——國家大劇院走進愛丁堡市政廳交流活動」，在中國歐盟建交50周年之際，以音樂為紐帶架起中歐文化交流的新橋梁。在這之後，國家大劇院管弦樂團將繼續前往英國薩弗倫沃爾登，西班牙桑坦德，德國科布倫茨、漢堡等城市，登臺歐洲多個知名藝術節和重要演出場館。國家大劇院管弦樂團2025歐洲巡演由國家大劇院戰略合作夥伴中國銀行、中國人民對外友好協會支持。巡演期間交流活動由國家大劇院藝術發展基金會和北京金融街資本運營集團有限公司公益支持。
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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