「退稅過程比喝杯咖啡還快」（中國遊中國購）
2026-02-07 20:42 4,142次浏览杭州8月9日電 題：義大利鋼琴家的中國生活：琴鍵之外還有廣闊世界 作者 林波 「琴鍵之外，還有廣闊的世界。」近日，義大利鋼琴家喬萬尼·維塔萊蒂(Giovanni Vitaletti)在成為浙江「入境旅遊宣推官」後受訪時表示，從「詩畫浙江友好使者」到如今的浙江「入境旅遊宣推官」，身份的疊加，不僅是對他音樂造詣的認可，更是對他深度融入中國、積極推動文化交流的褒獎。 維塔萊蒂出生在義大利，青少年時期相繼學習並深造作曲、指揮和古鋼琴，是當地著名的鋼琴家。 近日，義大利鋼琴家喬萬尼·維塔萊蒂在杭州接受採訪。林波攝 2007年，維塔萊蒂首次來中國舉辦巡演。對他而言，這次旅程並非簡單的演出，而是一次深刻的藝術與文化交流，「在東方國度演繹西方經典的獨特感受令我難以忘懷。」 在中國，他不僅用琴聲徵服了觀眾，更用心感受著這片土地的脈動。 此後，中國成了維塔萊蒂藝術生涯中不可或缺的一站。他多次在中國舉辦巡迴音樂會，並在浙江音樂學院等高等院校授課。 2019年，舞臺上的喬萬尼·維塔萊蒂。(受訪者供圖) 「我的音樂、我的演奏獲得大家的認可，讓我很開心。」維塔萊蒂的夢想，是藉助巴赫、貝多芬、蕭邦等西方古典音樂大師作品，將歐洲古典音樂的精髓，通過契合當代社會的音樂表現模式，帶給中國聽眾。 在中國的這些年裡，他與中國音樂家們同臺，共同探索更多元、更富創意的音樂結合形式，「比如鋼琴與民樂的合奏，這些是我渴望帶給中國觀眾的不同音樂風景。」 如今，維塔萊蒂的生活早已深深紮根於中國。他不僅娶了一位中國妻子，更有了一個可愛的女兒，組成了溫馨的跨文化家庭。 對他而言，每一天的生活都浸潤在多種文化的碰撞與交融之中。 中國給維塔萊蒂留下的印象遠不止於舞臺。他對中國的文化、歷史與自然風光產生了濃厚的興趣。他著迷於中國豐富的博物館藏品，尤其是考古文物，仿佛能從中觸摸到千年文明的厚重。 他以西安兵馬俑為例：「這是令人難以置信的漫長歷史。」 家庭生活的點滴也令他充滿了驕傲與溫暖。維塔萊蒂分享道，他的女兒正展現出多元的才能，小小年紀已成了一名可愛的中國「小模特」。 在女兒9歲那年，維塔萊蒂特意帶她進行了一次新疆之旅。 「我們從南走到北，親身感受著自然界的遼闊與壯美。」他說，「我有一種強烈的感覺，大自然是如此美麗，如此令人敬畏。」 當然，江南的靈秀山水同樣給予他豐沛的滋養，杭州西湖的瀲灩波光與詩意畫卷，為他帶來珍貴的創作靈感。 「在中國的廣袤土地上，仍有許多旅遊區域如同我未曾涉獵的足球場一樣，等待我去探索。」作為新晉的浙江「入境旅遊宣推官」，維塔萊蒂表示，這絲毫不影響他對眼前所見之美的珍視與熱愛。 他將自己此前的中國經歷比作一顆曾被「灰塵」暫時覆蓋的水晶，「擦拭」之後，其內在的璀璨光芒愈發顯得珍貴奪目，「在黑白琴鍵與東方生活的多彩交響中，我期待能有更多人感受中國之美」。(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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