英文题目：TECHNO-UTOPIA: Music Emerging from Colliding Embedded AI Instruments with Radio Orchestras and their Archives.
会议身份：
conference:nime:2026:conference-paper-id:nime2026_26
✅ 来源为官方会议 PDF；表格与 Figure 按原文证据绑定。PDF 公式以原页区域图片展示，未冒称作者原始 TeX。
标签：#变分自编码器 #音乐 #音频检索 #音乐生成
评分：7.3/10 | 创新 1.4/2 | 技术严谨 1.2/1.5 | 实验充分 0.6/1.5 | 清晰度 0.8/1 | 影响力 1.0/1.5 | 开源 1.0/1.5 | 可复现 0.1/0.5 | 工程/实践 1.2/1.5
排名：前50% | 文档类型：应用研究
👥 作者与机构
- Robert Laidlow：机构信息未能从会议 PDF 纯文本可靠映射
- Nicola Privato：机构信息未能从会议 PDF 纯文本可靠映射
- Victor Shepardson：机构信息未能从会议 PDF 纯文本可靠映射
📌 核心摘要
TECHNO-UTOPIA要解决非技术背景职业管弦乐手与独奏家如何实时驾驭广播档案声音的难题，输入为英国广播爱乐乐团三十年约2600小时广播档案与现场管弦乐信号及独奏手势，输出为独奏家与乐团共同完成的约35分钟三乐章协奏曲首演与录制，难点在于档案确权、实时可演奏性与排练可信度需同时成立。先由档案治理输入原始立体声混音档案并负责剔除在世作曲家作品与主持人口播，其筛选后语料直接作为模型训练输入，再由实时音频变分自编码器RAVE以迁移学习输入该语料并负责学习潜空间音色流形，其输出的八维潜变量表征直接构成可触摸演奏空间，最后由嵌入式磁控界面Stacco与档案梦境机输入该潜变量与磁体位置、手部压力及钢琴音高并负责映射为潜变量扰动与十秒档案片段触发，输出即舞台声音。与既有演出中机器学习多做固定生成不同，该工作把模型当作可触摸乐器并反向重塑配器与曲式，使档案探索发生在作曲结构层面而非仅音色层面。在BBC爱乐档案语料条件下，全团音频模型Model 1的训练数据量指标为18.5GB，高于弦乐分组音频模型的训练数据量指标<1GB。该结论适用边界受限于两支委约广播乐团与特定独奏家组合，换团换人或巡演的外推性尚未验证。训练成本方面原文披露单个模型迁移学习约需3天并获NVIDIA硬件资助且经由Bela嵌入式硬件运行，但端到端延迟与部署人力未量化。
🔗 开源与复现资源
- 代码相关资源：https://github.com/victor-shepardson/RAVE — 链接可访问（HTTP 200）
- 演示资源：https://www.cyborgsoloists.com/ — 链接可访问（HTTP 200）
- 演示资源：https://on.soundcloud.com/7dBc94yMOi0ewbrC7O — 暂时无法访问
- 第三方资源：https://datamindaudio.ai/concatenator-v1/ — 链接可访问（HTTP 200）
- 第三方资源：https://www.flucoma.org/ — 链接可访问（HTTP 200）
- 第三方资源：https://onnxruntime.ai/ — 链接可访问（HTTP 200） 可达状态仅表示本次链接检查结果，不代表许可证、本文权重或运行复现已验证。
🧭 深度解读
输入是什么？为什么要给研究生讲这件作品？
本文解读的输入是 NIME 2026 论文 TECHNO-UTOPIA 的正文证据与 3 张官方原图像素，目标是让刚进入语音、音乐、音频领域的研究生能核对并复述方法。必须保留的信息包括数据来源与授权、5 个 RAVE 模型的划分与训练条件、3 种乐器的信号链、3 个乐章的作曲用法、排练条件与记谱处理。输出是 1 篇按学习依赖展开的技术解读，不做营销式判断。作品背景是作曲家与冰岛智能乐器实验室合作，在 2024 至 2025 年间为两支广播交响乐团创作协奏曲，由独奏家同时演奏钢琴、键盘与嵌入式 AI 乐器。
关键约束是全部档案音频来自 BBC 爱乐的广播录音，并获得 BBC Radio 3 的明确许可，且在最终作品训练数据中删去了在世作曲家作品与主持人讲话。理解这一点才能理解后文为何强调伦理设计与场地特定性，而不是把任意管弦乐数据丢给模型就结束。
这项工作站在哪条研究路线上？
论文把自身放在嵌入式 AI 与新音乐界面路线上，区别于两类常见路线。一类是面向非音乐家或非职业演奏者的参与式乐器，目标是降低门槛。另一类是与技术专家型演奏家合作，演奏者本身就是乐器设计者。本文关注的是第三类缺口：与非技术专家的职业交响乐团音乐家合作，且演奏者不是设计者。作者还区分了演出时机器学习与设计时机器学习。
前者如即兴机器与神经合成模型在台上实时发声，后者如符号生成在作曲阶段产生固定材料。本文的乐器被定义为乐器型而非作曲家型或演奏家型，标准是是否允许人类通过物理界面实时表达。广播乐团被选为合作对象，理由有两条可核对的事实。一是这类乐团因 20 世纪上半叶应对广播新技术而建立，二是它们积累了可用于嵌入式 AI 设计的录音档案。
论文同时回顾了乐团曾接纳的马特诺琴、合成器、自动钢琴，以及近期与机器即兴的合作，说明乐团本身就是音乐技术的博物馆，记谱也是塑造音乐思维的技术。
要解决的矛盾是什么？只研究什么任务？
中心矛盾是档案作为产品与演奏作为过程之间的裂缝。作者提出音乐结构主义担忧：当机器学习主导日常生活，那些难以被数据有效捕捉的音乐制作方式会被抹除。TECHNO-UTOPIA 只研究一个具体任务：如何让嵌入式 AI 乐器与广播乐团及其档案发生碰撞，并让这种碰撞可排练、可记谱、可演出。具体做法是独奏家用 3 套界面实时控制档案声音，乐团用传统乐器与之对话，作曲过程也被这些界面的 affordance 改变。
教学例子是：把录音档案想象成图书馆，把乐器想象成不用关键词而用手势翻书的方式，例子仅用于理解检索与演奏的区别，不代表任何数值效果。论文不研究通用文本提示生成音乐，也不比较生成音频的主观优劣，所有判断都限定在该协奏曲的创作与排练证据内。
方法全景：一个声音样本走完全程
先沿一个样本走完输入到输出。输入是 48 千赫立体声广播混音，经人工筛选与分轨进入 RAVE 训练。训练得到 8 维隐空间模型，部署时跑在 Bela 嵌入式硬件与 Max 8 环境中。演奏时磁体在木板上的位移被 4 个磁力计捕获，映射到隐向量或波形控制，再经 RAVE 解码器实时合成输出到音乐厅扩声。另一路是独奏钢琴或压力键盘触发档案片段，经拼接或采样器播放。
目标不是还原原录音，而是让档案在隐空间中被扰动、重组。输出是与乐团并置的连续声音，作曲家再把其中可用的循环材料写回总谱。3 种界面分工不同。Stacco 管连续隐空间导航，ROLI Seaboard 2 管压力控制的预置与拼接比例，Archive Dreamer 管音高触发的档案跳接。
Stacco × RAVE 隐空间： Stacco 负责把手移动磁体位移变成连续控制信号，RAVE 隐空间负责把管弦乐档案压缩成 8 维可遍历的声音流形，二者搭配的理由是触觉位移与隐向量都是连续且可微调的，组合后新增的作用是演奏者可以直接用身体位置导航档案音色，而不必操作键盘参数。
为理解磁体标记如何成为谱面，需要先看 Stacco 面板的实际扫描件。该图显示了演奏者手写地标与感应区域的对应关系，是后文讨论记谱替代方案的基础。
看图路径： 1. 先看面板上同心圆与手写箭头：确认这是直接标在乐器表面的演奏地标；2. 再辨认上下两处圆形感应区与中间刻度，理解磁体位移如何对应隐向量；3. 最后对照顶部 Brass 与 Strings 字样，观察音色连续体是如何被写成方向的
论文图 2。原论文 Figure 2：“Scan of the surface of the Stacco”。
该扫描件为灰度俯视，可见上下两个大圆形感应区与多圈同心纹路，顶部手写箭头标出从弦乐到铜管的方向，底部标出音量或相关维度。图像素不能读出具体隐向量数值，但能确认记谱动作是直接写在乐器表面，而非写在纸谱上。这解释了为何华彩段落可以用文字谱加面板标记来组织，演奏者靠返回这些物理位置来复现声音。
Stacco 与 RAVE 是如何连起来的？
Stacco 的白话解释是藏有磁力计的木板乐器。英文名 Stacco，核心是移动面板上的磁性小球来改变声音。RAVE 的白话解释是可实时运行的变分自编码器神经音频合成器，英文为 Real-time Audio Variational autoEncoder，隐空间指模型把声音压缩成的多维连续坐标。连接方式有 3 层。第一层是直接导航：磁体位置直接映射到 RAVE 隐向量值。
第二层是间接扰动：先抓取一段乐团现场音频并循环，编码进隐空间，再用磁力计输入扰动解码器。第 3 层是波形驱动：向 8 个隐维度送入 8 个波形，再用磁力计调整它们的相干性、幅度和频率。作者对 Model 1 的长期试奏发现了与常见 RAVE 不同的表征。第一隐维度不是响度而是音色厚度，即同时听到的乐器数量感。7 个维度与音色相关，多为颜色之间的过渡而非具体乐器，只有第七维是从弦乐到铜管的明确连续体。
响度纠缠在第二、第四、第 8 维，需要同时操作多个磁体。音高主要在第六维，第二维泛音有弱相关。
拼接合成 × 现场管弦乐： 拼接合成负责从约 5 小时档案颗粒中实时重组贴近输入的音色，现场管弦乐负责提供和声与织体参照，二者搭配是因为都能发出弦乐、铜管式的连续音响，组合后新增的作用是独奏可以声学伪装进乐队，再让乐队反过来模仿独奏，形成真假难辨的回声。
该组件的计算都在嵌入式链路上完成，Bela 负责传感器与音频实时性，Max 负责映射逻辑，ONNX Runtime 一类推理环境被引为在 Bela 上运行神经网络的管线参照。当前可核对的开源状态是 RAVE 分支代码链接当前可用，FluCoMa 工具链接当前可用，拼接插件为第三方商业链接当前可用。
拼接合成与档案梦境各自算什么？
拼接合成的白话解释是用大量小音频颗粒拼出目标音色的技术，英文为 concatenative synthesis。第一乐章中独奏者在 ROLI Seaboard 2 上演奏，Max 补丁把手指压力映射为预置合成音色与实时颗粒拼接重建之间的比例。建模先用 FluCoMa 机器学习工具学习约 5 小时 BBC 爱乐档案，后为保证在作曲家与演奏者两台机器上稳定一致，用商业插件 Concatenator 重新实现。档案梦境的白话解释是按音高召唤档案的采样器，英文为 Archive Dreamer。最初设想是用 FluCoMa 实时识别钢琴输入音高，再在全库中找同音高随机 10 秒片段。
但实时检索延迟大，且在更大库中检索并未明显增加表现力，因此改为基于预选片段的采样器方案，在同音高预选集合中随机选择。两者都只用档案声音，不引入外部数据。
Archive Dreamer × 钢琴输入： 钢琴输入负责提供实时音高检测的触发条件，Archive Dreamer 负责按同音高随机调取 10 秒档案片段，二者搭配是把键盘从音符发生器变成档案检索界面，组合后新增的作用是钢琴家每弹一个音就打开一段乐团历史录音，实现以演奏动作浏览档案。
从可复述角度看，拼接是连续混合，梦境是离散跳接。前者适合让独奏悄悄浮现于乐队音响，后者适合在第三乐章结尾触发碎片化回忆。论文明确说拼接让独奏声学模仿乐团，乐团再模仿拼接独奏，形成怪异回声，这是第一乐章的核心戏剧动作。
模型用什么数据、如何训练？
本节承担训练与构造的教学任务。数据是 BBC 爱乐广播档案的立体声混音，原录音为适合电台乐团的专业话筒配置。完整档案跨度约三十年、超过 2600 小时，但训练只取子集并做清洗。清洗动作包括按声部分选广播、手动切分长交响作品、录制打击乐新素材、删除在世作曲家作品与主持人讲话。5 个候选模型是全团 Model 1 约 18.5 吉字节，弦乐、铜管、木管、打击各不足 1 吉字节，其中打击乐为与首席打击乐手专门录制。
训练使用因果 RAVE 第三版架构，采样率 48 千赫，在英伟达 A4000 或 A5000 上运行。Model 1 从零训练约两周，其余用迁移学习各约 3 天。论文未报告优化器、学习率、批量大小、损失曲线或听感评估分数，因此不能复述梯度路径与收敛细节，只能复述已给的硬件、架构因果性、数据量级与时间开销。下表把模型规模与训练成本放在同一条件下比较，指标方向是数据量越大训练越久，代价是专用模型仍需母模型起点。
迁移学习 × 声部分组模型： 全团 Model 1 负责学到完整配器混合分布，迁移学习负责把该分布作为起点微调弦乐、铜管、木管、打击各分组，二者搭配是因为分组数据均不足 1 GB 而难以从零训练，组合后新增的作用是以约 3 天每个模型快速得到音色更集中的专用乐器，同时保留与母模型的隐空间亲缘性。
| 条件 | 指标 | 全团 Model 1 | 分组模型 | 比较对象 |
|---|---|---|---|---|
| BBC 爱乐档案子集 | 训练数据量 | 约 18.5 GB | 不足 1 GB | 弦乐、铜管、木管、打击 |
| 因果 RAVE 第三版，48 kHz | 训练硬件 | A4000 或 A5000 | A4000 或 A5000 | 同一实验室环境 |
| 从零训练对比迁移学习 | 训练耗时 | 约两周 | 约 3 天每个 | Model 1 作为起点 |
| 48 kHz 立体声混音 | 推理载体 | Bela 与 Max 8 | Bela 与 Max 8 | Stacco 磁力计控制 |
| 档案清洗后 | 数据处理 | 去主持人与在世作曲家 | 按声部分选与切分 | 全团对比分组 |
表后需要解释主要收益与具体代价。收益是分组模型以较小数据快速获得可用乐器，支持华彩中在全团、打击、铜管之间用推子混音。代价是分组数据过小可能限制音色覆盖，且论文未给出重建误差或听辨分数，因此不能断言音质优劣。未胜出项是木管与弦乐模型在最终华彩中未被列为主要用料，论文只报告使用了 Model 1、打击与铜管加调频合成器。原表宽度不足时本表用连续原句整理，未补列无源超参数。
排练与录音条件如何保证可演出？
实验条件是与 BBC 爱乐的正式排练与 BBC Radio 3 录音。排练量为与乐团合排 8 小时加 1 天技术搭建，论文报告英国同等长度新作品通常只排 4 小时，多出时间是因技术复杂性经管理层批准。指挥为 Jack Sheen，独奏为 Zubin Kanga。作曲家在首次排练前用 5 分钟介绍意图，演示乐器并说明档案经许可使用，以区别于未经许可训练的商业生成模型。排练本身只解决音乐问题，不处理长篇技术故障。
作者强调与乐团合作如同咒语，一旦出现严重技术失败或分谱错误就会失去可信度，因此 Archive Dreamer 放弃实时全库检索而采用预选采样器，正是为了保住现场稳定性。记谱上华彩用文本谱，第三乐章 Stacco 用爵士式斜线加文字指示，面板上手写标记作为位置谱。
文本谱 × 磁体记谱： 文本谱负责给出华彩段落结构与时间框架，磁体记谱负责把试出来的好听隐空间点直接标在 Stacco 面板上，二者搭配是因为传统五线谱无法规定连续隐向量轨迹，组合后新增的作用是演奏者既有即兴自由又有可返回的地标，类似弦乐泛音位置标记。
为确认排练的空间与人员配置，需要查看指挥与乐团同台的照片。该照片固定了独奏、指挥、乐团与嵌入式乐器共存的证据，是理解可信度管理的前提。
看图路径： 1. 先沿指挥手势到弦乐声部再到钢琴独奏，确认排练场景中的三方位置关系；2. 再看钢琴前方小桌上的蓝色 Stacco 与右侧控制器，确认嵌入式乐器与钢琴并置；3. 最后观察谱台、话筒与音乐厅背景，确认这是带录音条件的正式排练
论文图 3。原论文 Figure 3：“Jack Sheen conducting the BBC Philharmonic. Photographer: Robin Clewley”。
该照片显示指挥站在乐队前方举杖，钢琴独奏背对镜头，钢琴前方小桌上放有蓝色 Stacco 与另一台小型控制器，背景为排练厅的淡紫色隔音板与多支话筒。像素可见弦乐、大提琴与谱台环绕，说明这是带扩声与录音话筒的合排，而非单独演示。这支持论文所说排练聚焦音乐问题、技术必须提前稳定，否则会浪费合排时间。
音乐结果是什么？三个乐章如何被乐器改写？
主结果不是分数，而是可演出的结构改变。第一乐章标题为 In My Image，独奏用拼接在乐队音响中浮现，乐队反过来复制独奏的拼接材料。结构是闭环：结尾由乐团演奏独奏原创音乐，该循环材料成为第二乐章 Stacco 华彩的开场循环。关键机制是循环音频不是直接播放原录音，而是在 Model 1 隐空间中重建，因此原声与重建并置时有细微不完美，产生怪异感。为让这种不完美可闻，管弦乐材料必须写得足够简单。
第二乐章是 5 至 8 分钟 Stacco 华彩，戏剧意图是独奏偷走乐团音乐再拆解为声音零件。用 3 个模型与调频合成器，以 MIDI 推子控制混音比例。作曲家发现 Model 1 极敏感且耐玩，没有主磁体，专注任一磁体都能沉浸于阈限音色，这与第一乐章硬边音乐相反。第三乐章标题为一切皆数据，把隐空间无缝插值翻译给乐团，缝合约 100 段档案引用与个人记忆，有记谱重构也有直接采样，结尾由 Archive Dreamer 触发片段。
为核对独奏姿态与乐队注视关系，需要查看 Stacco 现场演奏特写。该图是判断乐器是否被当作真正独奏乐器而非笔记本电脑演示的关键像素证据。
看图路径： 1. 先看独奏者双手在蓝色椭圆面板上推动两颗磁球的姿态；2. 再看背景虚化的弦乐演奏员持琴等待，确认这是乐队注视下的独奏时刻；3. 最后追踪面板引出的线缆走向，确认声音需经外部嵌入式硬件实时合成
论文图 1。原论文 Figure 1：“Image of Zubin Kanga performing on the Stacco with BBC Philharmonic. Photographer: Robin Clewley”。
该照片显示独奏者俯身双手推动蓝色椭圆面板上的两颗黑色磁球，面板置于黑色小桌，尾部有线缆引出，背景为持琴的弦乐队员虚像。像素确认演奏动作是双手细微位移而非敲键，这与论文描述的用微小动作操控单个磁体、让结果静置的演奏风格一致。也可见乐队队员注视独奏，支持论文所说乐手对魔球乐器好奇并类比为特雷门。
如果换一种做法会怎样？有哪些对照与失败条件？
论文没有神经消融表，但报告了多组可复述的设计对照。第一组是 Stacco 对手套与视频动捕的选择。作曲家考虑过 MiMu 手套与摄像头动捕，最终选 Stacco，理由是戏剧上需要独奏用身体动作解构管弦声音，而磁体位移更直观可记。第二组是拼接实现从 FluCoMa 实时建模到商业插件的替换，理由是稳定性与两台机器一致性，代价是牺牲部分可编程性。第三组是 Archive Dreamer 从实时检索到预选采样的回退，原因是延迟约束与表现力未随库增大而提升，这是否定大库实时检索的负结果。
第四组是演奏者对照。补充音频文件 1 为作曲家演示的华彩，文件 2 为独奏家首演的华彩，同一乐器在不同人手中呈现探索性与沉思性差异。独奏家在第三乐章用 Stacco 模仿鸟鸣采样，这是作曲家未预料的用法，支持乐器有多样效用。下表把时间与规模条件并置，说明可演出性的边界，数据来自正文连续原句，未引入外部评分。
| 条件 | 指标 | 大规模档案 | 本作品实际用量 | 比较对象 |
|---|---|---|---|---|
| 演出总时长 | 作品长度 | 超过 2600 小时档案 | 约 35 分钟 | 独奏加乐团协奏曲 |
| 排练预算 | 排练与搭建 | 通常新作约 4 小时 | 8 小时加 1 天搭建 | BBC 爱乐合排 |
| 独奏华彩 | 华彩时长 | 全曲约 35 分钟 | 5-8 分钟 | Stacco 加推子混音 |
| 第三乐章拼贴 | 引用数量 | 约三十年跨度 | 约 100 段 | 档案加个人记忆 |
| 录音条件 | 播出与存档 | 超过 2600 小时 | BBC Radio 3 录音 | 首演同期录制 |
表后解释收益与代价。收益是额外排练与搭建换来零重大技术事故的合排，支持乐手热情接受。代价是该条件难以复制到常规 4 小时排练的新作品，且独奏需提前长期练习。未评测边界是乐团乐手亲手演奏 NIME 的情况，论文明确说本次只让独奏演奏，乐手是并排而非同奏，未来需解决记谱与练习时间问题。
哪些结论还不能下？缺了什么验证？
需要区分报告、支持与推测。论文报告的是乐手对 Stacco 好奇、愿意试奏拍视频，指挥带领下完成合排与录音，独奏发展出与作曲家不同的演奏法。这些支持嵌入式 AI 可作为作曲工具塑造结构与织体。但可能与待验证的是更广泛的推广。作者推测乐手对 Stacco 兴趣高于其他界面是因为它看起来像新乐器而其他只听起来新，这只是推测，未做问卷或访谈编码。
未测量的量包括误触发率、端到端延迟、CPU 占用、输出帧率与观众盲听评价，因此不能承诺这些得到改善。训练资源只给了显卡型号与周数，未给功耗、电费或碳排放。推理开销未量化，Bela 与 Max 链路的缓冲大小未报告。总体趋势不等于每步成立，例如隐维度表征来自作者长期试奏的主观归纳，未做跨听者一致性检验。相关性不是因果，档案特定性与音乐新颖性之间的因果链未被对照实验证明。
缺失证据不是技术错误，但复述时必须保留这些边界。
何时值得尝试？复现先做什么？
当研究者拥有经明确许可的、属于演出团体的档案，并能争取到超常规排练与技术搭建时间时，值得尝试该路线。复现的第一步是数据治理。取得权利方书面许可，剔除在世作曲家作品与讲话，按声部分选与切分，记录采样率与话筒配置。第二步是模型。用因果 RAVE 第三版在 48 千赫上先训全团模型，再用迁移学习做分组模型，复用作者公开的 RAVE 分支，当前该代码链接可用，状态码 200。
第三步是乐器。用 Bela 加 Max 实现磁力计到 8 维隐向量的映射，先实现直接导航，再实现抓取循环编码加扰动，注意同时操控多磁体才能控制纠缠的响度。第四步是稳定化。拼接先用 FluCoMa 学习，再用可跨机器一致的插件固化。档案检索先测延迟，若实时全库检索无表现力增益则退回预选采样。
第五步是排练管理。准备文本谱与面板手写地标，首排前做 5 分钟伦理与原理说明，合排只解决音乐问题。还需补的验证是跨演奏者的隐维度标注一致性、延迟与 CPU 测量、观众对 AI 态度的前后测。演示链接中赛博格独奏家网站当前可用，录音 SoundCloud 链接本次未能确认可达，不应写为已公开可听。
收束：记住哪三句话？
第一句记住数据伦理与场地特定性。全部模型只用获得许可的本团广播档案，并删除敏感类别，这是论文反复强调的与商业抓取的分野。第二句记住乐器即作曲工具。Stacco 与 RAVE 不仅在台上发声，更在台下决定了循环材料的简洁性、5 个音响世界的对立设计与第三乐章的拼贴逻辑，档案本身也是交互界面。第三句记住可信度是技术指标。
8 小时加 1 天搭建、放弃实时检索、文本谱加面板标记，都是为了在职业乐团面前维持演出咒语不破。研究生复述时应能画出从 48 千赫档案到 8 维隐空间再到磁体控制的链路，说出 Model 1 约 18.5 吉字节两周、分组不足 1 吉字节各约 3 天的量级，说出第一乐章闭环、第二乐章 5 至 8 分钟华彩、第三乐章约 100 段拼贴的结构，并承认没有量化音质分数与延迟数字。若能准确说出这些条件与边界，就算完成了可核对的复述。
⚖️ 评分明细
评分属于系统判断，不是论文实验结果；八维数值与总分见页首，原始审计记录保留在后端。
- 评分规则：type-aware-v1
- 评分模型：muse-spark-1.3-contributor
- 评分请求协议：openai_responses