（抗戰勝利80周年）重慶：《紅巖文庫》首批新書正式發布
2025-12-10 02:48 3,879次浏览2025年秋季開學，人教版八年級語文教材新增了一篇課文——《天上有顆「南仁東星」》。這篇課文節選長篇報告文學《中國天眼：南仁東傳》，它的入選，不僅是對一位科學家的致敬，更是對科學家精神的傳承。 01 南仁東是我國著名的天文學家，也是「中國天眼」(FAST)的首席科學家兼總工程師。 「中國天眼」建成之前，美國的阿雷西博射電望遠鏡曾長期稱霸「世界望遠鏡界」。上世紀90年代，中國老一輩科學家在美國參觀阿雷西博射電望遠鏡時，南仁東萌生了要建造中國自己的大型射電望遠鏡的構想。 1994年，南仁東提出利用貴州喀斯特窪地，建造一個500米口徑球面射電望遠鏡——取名為「FAST」，也就是「快」，蘊含著「追趕」「跨越」「領先」之意。 對這一想法，當時幾乎所有專家都不看好：選址、論證、立項、建設，哪一步都不易。技術和工程上的巨大難度，讓許多發達國家都望而卻步。 為了給這個理想中的「巨無霸」找到合適的「家」，南仁東帶著300多幅衛星遙感圖，跋涉在中國西南的大山裡。有一次，瓢潑大雨，山洪裹著砂石，連樹都能衝走，在外勘探的南仁東靠著救心丸爬回埡口。 這樣的艱險，在選址的十餘年裡，時刻伴隨著南仁東，他說，「找不到合適的窪地，我這一輩子死不瞑目！」 最終，在近400個備選窪地裡，南仁東選中了條件最適宜的大窩凼。 2007年，FAST作為「十一五」重大科學裝置，正式被國家批准立項。2011年3月，村民搬遷完畢，FAST工程正式動工建設。南仁東帶領團隊攻克了一個又一個技術難關。在經歷近百次失敗後，他們研製出了世界上獨一無二的鋼索，建成世界上跨度最大、精度最高的索網結構。 02 南仁東把生命中近三分之一的時光都奉獻給了「中國天眼」。 2015年，也就是FAST項目後期，70歲的南仁東被確診肺癌晚期。手術結束後三個多月，他放心不下，忍著病痛返回施工現場。由於聲帶受損，那時南仁東的聲音已經變得非常沙啞，說話要靠著氣往上頂。 他在接受採訪時，幾乎用盡全身力氣般吐出一字一句：「回首往事，有苦有甜。挫折的時候，你肯定特別沮喪苦惱。怎麼辦，最後靠大家的努力，克服困難匍匐前行。FAST是一大群人的拼搏和努力，不是我個人，我們甚至於說這是一代人的努力……『中國天眼』如果有一點瑕疵，我們對不起國家。」 2016年，「中國天眼」落成啟用，這是具有我國自主智慧財產權、世界最大單口徑、最靈敏的射電望遠鏡。 在落成典禮的前一天下午，已經被病魔折磨得十分虛弱的南仁東堅持從北京飛到貴州前往FAST基地。那是他第一次看到，這個「望天巨眼」完全建成後的模樣。那是他耗費了整整22年心血，終於在祖國西南的崇山峻岭中，為中國打開的「天眼」。 2017年9月15日，南仁東因肺癌突然惡化，不幸離世。他留給世人的只有一句「喪事從簡，不舉行追悼儀式」的簡短遺願。 2025年的新學期，當八年級的孩子們翻開語文課本，讀到《天上有顆「南仁東星」》時，他們或許會問：「我們為什麼要學這篇課文？」答案很簡單——因為我們需要記住，是誰讓中國的科學之光照亮世界；我們需要傳承，那種自力更生、永不言棄的精神；我們需要相信，未來的星辰大海，將由今天的少年去徵服。(央視新聞客戶端)
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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