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彩神大发2023-01-31 16:05

多元素融合,风格多样 古装探案剧以小而美取胜******

  近日,井柏然、宋威龙主演的古装探案剧《君子盟》播出,故事大迷案串联小迷案,悬念跌宕起伏,剧情节奏紧凑,整体观感比较新鲜。这两年,融合悬疑、烧脑、神秘元素以及女性成长、少年叙事等内容的古装探案剧,在创作上主打年轻化、小而美的风格特色,满足观众不一样的观剧需求。

  古风探案

  古韵味强

  网剧《君子盟》一开局,井柏然饰演的雍朝礼部侍郎兰珏布下周密的计划,要找回写给南栋国的书信,以防信件被朝堂政敌买走,自己被安上通敌叛国的死罪。在秘密行动中,兰珏利用了在酒楼门口卖面条的张屏制造混乱场面,想趁机夺回装书信的珠子。凑巧的是,宋威龙饰演的进京赶考的张屏是个案痴少年,但有着天才般的推理能力,在混乱的场面中,张屏通过案发现场的人员站位、遗留痕迹、气味等,推理出布局偷东西的人就是楼上的兰珏,破坏了兰珏的行动计划。执着于推理案件的张屏多次找到兰珏试图证明自己推理的正确性,也卷入了兰珏的朝堂纷争和人生秘密中。从此,两个身份悬殊、性格迥异的人亦师亦友,默契配合,携手断案。

  从悬疑推理剧情来看,《君子盟》由一个大迷案串着多个小迷案,大迷案是兰珏父亲当年被判通敌叛国的真相,一个个小迷案是兰珏秘密寻找真相过程中不断出现的阻碍。小迷案的推理破题都比较精彩。比如,第一次抢书信行动失败后,兰珏布局的第二次偷书信行动就看点十足、迷雾重重,可谓多次反转,一气呵成。这次行动现场突发杀人放火事件,珠子也再次失踪,兰珏通敌叛国的罪行即将在皇太后面前揭晓,紧急关头兰珏再次利用了耿直、认真的张屏高智商破局,他布下计中计,既陷害了自己的死敌,又彻底为自己洗脱了叛国嫌疑。这个过程中,兰珏和张屏双线并立破案,破案过程细腻,反转精彩,兰珏聪明地利用了在场的人,先是让自己陷入被动,然后彻底反击,赢得很漂亮。该剧悬疑推理剧情写得不错,但剪辑和氛围营造直白简单,悬疑质感不足。

  作为古风探案剧,《君子盟》的破案场景、服化道等还算有特色,视觉效果不俗,剧中红色元素的古典舞风,与破案相结合的古风建筑,神秘幻术镜花水月等,呈现了东方古风悬疑的诡谲和华丽。

  但这部剧播出十多集,未能大爆,除了与该剧悬疑氛围感的营造不足有关,还与一些不合理的推理细节让人出戏有关,比如所谓的神秘幻术镜花水月其实是催眠术,张屏在关键时刻催眠案件现场的人员,让对方说出凶手是谁,这种写法太偷懒,削弱了观众看剧的快感。大的迷案布局不错,有些细节性的破案过程比较简单。此外,该剧张屏的人设也很容易让观众提不起兴趣,张屏执着、认真,但透着一股愣头青的劲儿,为了破案横冲直撞,这种超脱故事时代背景、超脱规范之外的人物设定,很容易让观众出戏。

  小众探案剧

  口碑不俗

  古装探案剧是国产剧的传统类型,《少年包青天》《神探狄仁杰》《大宋提刑官》等剧是古装探案剧的经典之作。这两年古装探案剧的创作趋势是年轻化、小而美,出现了一批口碑不俗的作品。

  此前播出的古装探案剧《嫣语赋》《锦衣之下》《大宋少年志》《御赐小仵作》等,都引发过观剧小热潮。《嫣语赋》讲述大小姐秋嫣与冷面腹黑王爷在一桩桩迷案中抽丝剥茧、斗智斗勇,乃至相伴相知的故事。《大宋少年志》口碑很高,古装“谍战”“阴谋”构建重重悬疑,又交织着家国情怀、少年英雄梦,故事很吸睛。小成本古装探案剧《御赐小仵作》是黑马作品,口碑热度双丰收。《御赐小仵作》是甜爽探案剧,一个个的案件揭开谜底,最终破解了一场延续18年的惊天大案,剧情严谨考究,尊重史实的台词、道具也被观众称赞。

  古装探案剧如果只是探案,可能不会引发多大关注,好的作品会根据观众的需求,加入具有时代特征的主题表达。比如《大宋少年志》《御赐小仵作》的“少年英雄梦”“个人成长”叙事,《嫣语赋》依托古代故事传播女性独立价值观等。

  目前,古装探案剧的风还在继续吹,待播的古装悬疑剧还有多部,在剧情呈现上,“古装探案+女性”“古装探案+复仇”等多种元素融合。比如,青春热血悬疑剧《大宋少年志2》,古装悬疑剧《繁城之下》《九义人》,古装女性悬疑剧《隐娘》,古装探案剧《风月锦囊》《大理寺少卿游》《大唐狄公案》等,用波谲云诡的古风故事吸引观众目光。(记者 师文静)

  (来源:齐鲁晚报 2023年02月03日 A09版)

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“特别能聊”的人工智能会聊出些什么?******

  聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注,人工智能生成内容概念走上风口

  “特别能聊”的人工智能会聊出些什么?

  本报记者 时斓娜

  阅读提示

  全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域,将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

  家里要养一只猫,该如何给猫取名字?怎样写出一个纸牌游戏的代码?在不同语境中,词语“意思”到底有几个意思?这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题,在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前,不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

  产品发布短短两个月,ChatGPT的日活量已突破千万,不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注,人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

  人工智能聊天究竟能聊些啥?ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化?记者对此进行了调查采访。

  “真正像人类一样聊天交流”

  “我所热爱的是我真实的生活,因为它包含了我所有的经历和感受,是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话,实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

  随着ChatGPT大火,不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上,ChatGPT时而诙谐有趣,时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外,还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具,让其写作文、翻译文章,甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。

  中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示,ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右,在生活闲聊上的意图识别率约为95%,已具备较好的语义理解能力。

  实际上,ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的?“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上,会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息,使ChatGPT知识丰富,还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

  创新交互为AIGC带来新启发

  随着人工智能技术的发展,近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高,国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。

  以百度文心大模型为例,输入一个题目,它可以瞬间写出上百篇作文;根据一句话或者一段描述文本,可以生成一幅精美的画作;根据一幅图像,可以自动生成高清、流畅的视频。

  在百度技术委员会主席吴华看来,ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式,用户更容易以自然语言的方式进行交互,这会给大家带来革新性的认识,也会给AIGC带来新的启发。

  目前,国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景,通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为,ChatGPT将颠覆搜索行业,在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测,未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

  根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》,“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域,听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。

  “人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩,在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展,还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示,当前,人工智能生成内容的辐射范围还在扩大,未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

  商业化落地需克服技术和伦理问题

  尽管各界对AIGC发展前景保持乐观,但从现状来看,ChatGPT等产品想要真正落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

  在对ChatGPT进行的种种评测中,ChatGPT会犯一些常识性错误,反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容,ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

  中国信息通信研究院评测结果同样显示,ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般,难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。

  “ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题,但在一些略有深度的、专业性较强的领域,其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足,也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

  在技术层面以外,人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示,ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战:“一是版权问题,ChatGPT生成的内容更多来自搬运,容易引发侵权;二是信息安全问题;三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制,这对监管挑战很大。”

  在国内,AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说,国内AIGC产业基础薄弱,相关初创公司数量明显少于国外。同时,国内企业目前仍处于打磨产品阶段,还未出现较为好用的内容生成服务。

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