一碗熱面背後的「好人之城」建設
2026-02-03 08:23 6,623次浏览雲南玉溪8月10日電 (宋蝶 瀋陽)為紀念中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年，由雲南省玉溪市滇劇院創排的大型原創現代滇劇《風雲滇緬路》9日晚在玉溪市聶耳大劇院首演，再現雲南民眾用血肉之軀共築「抗戰輸血線」的英雄壯舉。 8月9日晚，滇劇《風雲滇緬路》演出現場。瀋陽 攝 滇劇形成於明末清初，是雲南代表性地方傳統劇種，融匯各地戲曲聲腔與本土曲調精華，被譽為「滇粹」「省粹」。其表演生活氣息濃鬱，人物刻畫細膩傳神，不僅流行於雲南及周邊地區，更遠播至緬甸、泰國、新加坡等東南亞國家。 誕生於抗戰烽火中的滇緬公路，起自雲南昆明，經畹町出境至緬甸臘戍，全長1100多公裡。這條被稱為「抗戰輸血線」的國際通道，是20餘萬雲南民眾在崇山峻岭間，靠雙手和簡單工具，以血肉之軀開鑿而成。 《風雲滇緬路》以1937年至1942年抗戰危局為背景，再現雲南民眾共築「抗戰輸血線」的壯烈史詩。劇目以「梨花」一家為縮影，展現一家人、一村人、一路人、一國人在民族存亡關頭不惜毀家紓難、披荊斬棘、捨生取義、炸橋阻敵……從開山築路到忍痛炸橋，從萬眾一心到慷慨赴死，奏響一曲「中華不屈，浩氣長存」的民族壯歌。 8月9日晚，滇劇《風雲滇緬路》演出現場。瀋陽 攝 作為雲南藝術基金資助的重點劇目，《風雲滇緬路》歷經兩年打磨，劇本數易其稿，再經兩個月緊張排練後呈現在舞臺上。 玉溪市滇劇院相關負責人介紹，該劇以「傳統程式當代化、青年人才梯隊化、文化影響浸潤化」為創作路徑，大膽起用青年演員擔綱主演，既彰顯滇劇藝術守正創新的探索，也為培養戲曲新人搭建重要平臺。 劇目中，主創團隊通過精湛的唱腔設計、細膩的人物塑造與恢弘的舞臺呈現，將偉大的民族精神有機融入劇情，展現滇緬公路背後雲南民眾用堅韌與熱血鑄就的民族脊梁。 首演當晚，聶耳大劇院座無虛席。現場觀眾隨著劇情的推進時而屏息凝神，時而熱淚盈眶。「該劇不僅承載著厚重的歷史底蘊，更通過滇劇這一獨特藝術形式，讓紅色基因與民族精神得到鮮活傳承。」市民甘洪偉觀演後深受觸動，他表示期待該劇走向更廣闊的舞臺，讓更多觀眾感受這份震撼與力量。 據悉，8月9日至12日晚，《風雲滇緬路》將在玉溪市聶耳大劇院連演四場。(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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