AI换脸技术：鞠婧t新演绎《忘忧草》中的动人记忆，台湾网红“馆长”来大陆旅游直播，国台办：预祝他顺利、顺心夸克发布首个高考志愿大模型，为考生提供个性化志愿决策服务中新网6月4日电 据韩联社报道，随着韩国李在明政府当地时间6月4日成立，韩国首脑外交也将时隔半年重启。
按照题目要求，“AI换脸技术：鞠婧t新演绎《忘忧草》中的动人记忆”是一篇关于AI换脸技术在影视作品中的应用以及其对角色塑造和情感传递的深度探讨的文章。下面，我将从以下几个方面进行详细的阐述：
《忘忧草》是鞠婧祎的一部古装剧集，剧中她以细腻而真实的人物形象，展现了一段发生在宋朝时期的青涩爱情故事。在众多的角色塑造中，鞠婧祎饰演的孟婉一角尤其令人印象深刻。作为剧中女主角，孟婉以其独特的性格魅力和对爱情的深深感悟，与男主角王世仁（由陈晓饰演）之间的互动使得故事充满了悲欢离合的情感线索和深度内涵。
在影片开头，观众就看到孟婉沉浸在一首名为《忘忧草》的古诗词中，这段情景不仅引人入胜，也巧妙地引入了AI换脸技术的应用。由于《忘忧草》是一部古风音乐剧，歌词描绘出的场景既具有浓郁的文化韵味，又蕴含着浓厚的人文关怀，这为电影呈现出了一个充满诗意的世界。
通过AI换脸技术，演员鞠婧祎成功地将孟婉这一角色赋予了更加丰富、立体且具象的形象。她的每一步动作、每一次表情变化，都仿佛被AI算法精准地模拟出来，展现出人物内心深处的情感状态和心理世界。这种生动逼真的表现方式，使得孟婉这个角色既有传统女性的温婉娴静，又不乏现代女性的独立自主、坚韧不拔，给观众留下了深刻的印象。这也反映出AI换脸技术在艺术创作中的重要地位和价值，它不仅可以实现自然度和精度的完美融合，而且能够通过高度拟真性创造出极具个性化的角色形象，从而使角色更符合观众对于电影情节和人物设定的期待和想象。
除了在人物塑造上的运用，AI换脸技术在情感传递上也发挥了重要作用。在孟婉与王世仁的爱情故事中，双方的性格差异和情感纠葛交织在一起，形成了复杂多变的感情关系线。AI换脸技术则通过精确的表情捕捉和动态捕捉，让每一个细微的动作和表情都被准确地转化为剧本上的文字描述，从而使得角色之间的情感冲突得以清晰展现，并使观众能深入理解和感受到他们各自的情感波动和内心挣扎。这种情感深度的表达，不仅增强了角色的真实感和代入感，也使得观众在观看过程中产生共鸣和思考，引发对人性、爱情、生命等主题的深度反思。
AI换脸技术在《忘忧草》这部剧中的成功应用，不仅展现了其在视听效果上所带来的非凡成就，更揭示了其在艺术创作中的独特价值和深远影响。它不仅改变了传统的角色扮演方式，也为观众提供了一种全新的审美体验，同时也揭示了人类社会中情感交流和沟通的重要意义，为我们理解并欣赏人性的本质提供了新的视角和路径。可以说，《忘忧草》中AI换脸技术的成功应用，不仅是对中国传统文艺形式的一种创新尝试，也是对中国传统文化的当代传承和发展的重要里程碑。
6月11日上午，国务院台湾事务办公室举行例行新闻发布会，发言人朱凤莲就近期两岸热点问题回答记者提问。
发布会上，上海东方卫视记者提问称，台湾网红“馆长”陈之汉近日到上海、杭州旅游并在Youtube直播。不少岛内民众称其此行将击破绿营谎言。“台独”网红“闽南狼”则称，“馆长”正在走其过去的路。对此有何评论？
对此，朱凤莲表示，我看到陈先生昨天（6月10日）已经到达上海，预祝他此行顺利、顺心。我们欢迎包括台湾网红在内的广大台湾同胞来大陆进行各种新鲜优质体验，包括品尝各地特色美食，乘坐便利舒适交通工具，采购优质商品等。希望大家能善意、客观地与两岸朋友们分享见闻、增进了解。
6月12日，夸克发布国内首个为高考志愿填报场景开发的高考志愿大模型，并同步上线“高考深度搜索”、“志愿报告”、“智能选志愿”三大核心功能。该模型具备专家级决策能力，能够为每位考生提供精准、个性化的志愿填报服务。
让每位考生都有自己的AI志愿顾问
高考志愿大模型驱动的夸克“志愿报告”以Agent方式运行，目前已开放试用。它能像经验丰富的志愿填报专家一样，为考生提供个性化的规划建议。基于“任务规划—执行—检查—反思”的链式推理流程，夸克志愿报告会自动输出涵盖冲稳保策略、志愿表、院校专业推荐等内容的完整报告。
“志愿报告”Agent以考生的成绩、兴趣偏好、家庭背景和地域倾向等为基础，会首先制定个性化任务规划（如定位成绩段、筛选专业方向、制定填报策略等）；随后将任务转化为指令，基于高质量数据完成任务执行。
每轮执行结果模型经过自动检查，会判断是否存在逻辑冲突、数据缺漏、排序异常等问题，并将结果反馈至“反思”模块。通过评估结果与需求的差异不断优化后续策略，从而实现动态修正与智能迭代。
例如，当考生倾向选择省内且要求985院校时，模型在执行任务后，面对省内985院校较少的情况，会像志愿专家一样尝试推荐适合的外省985高校。
夸克高考志愿大模型支撑的另一个功能是“高考深度搜索”，当用户输入如“江苏物理组考生584分，性格内向，想找稳定工作”这类复杂查询时便会触发。为提升回答的准确性与专业性，模型会将考生的真实需求精细化拆解，每一类需求都对应定制化的回答范式与要点，确保回复兼具针对性与深度。
训练机制揭秘：多阶段、高复杂度训练，实现像专家一样思考与决策
以通义千问为基座，夸克高考志愿大模型基于领域数据优势，通过专项训练具备对复杂规则与用户需求的理解与推理能力，让模型真正“像志愿专家一样思考与决策”。
夸克高考志愿大模型通过一个多阶段、高复杂度的训练范式构建流程，融合了自监督语义建模、监督式对齐调优、由专家判别价值引导的策略精化机制。