辦到第21年的上海書展，為何發生了這些變化
2026-01-19 13:36 4,641次浏览1938年的武漢， 長江在咆哮， 戰火在蔓延。 一群文人以筆墨為槍， 在這座城市凝聚起抗戰的精神力量， 築起了一道特殊的「抗戰長城」。 1938年3月27日，中華全國文藝界抗敵協會成立大會在漢口總商會禮堂召開。（翻拍於國民政府軍事委員會政治部第三廳舊址紀念館） 鄭子顏 攝 視頻：探訪武漢抗戰文化地標：筆墨為鋒，舊址藏山河來源：中國新聞網 為什麼是武漢？ 盧溝橋事變後， 日軍發動了全面侵華戰爭。 從華北到華中、華南， 戰火所及之處， 皆是苦難與瘡痍。 隨著北平、天津、上海、南京相繼淪陷， 國民政府軍事委員會和 諸多政府機關遷入， 武漢成為當時全國軍事、政治中心。 位於武漢市武昌區曇華林的國民政府軍事委員會政治部第三廳舊址。 鄭子顏 攝 加之大革命時期紅色之都的歷史底蘊， 武漢成為文化界人士嚮往的「精神前線」。 「到武漢去」， 成為當時愛國人士， 尤其是文化界人士中 最具感召力的流行語。 美國記者斯諾在武漢與郭沫若、鬱達夫會面時合影。 （翻拍於國民政府軍事委員會政治部第三廳舊址紀念館） 張芹 攝 一場特殊的「遷徙」隨之展開： 老舍告別濟南的書桌， 郭沫若輾轉歸國， 茅盾、巴金等大批文人也朝武漢匯聚。 位於武漢中山大道上的永康裡街頭博物館。 鄭子顏 攝 老舍在自傳中回憶道： 「文人們仿佛忽然集合到武漢。 我天天都可以遇到新的文友。」 至1937年底， 各地先後轉移到武漢的各種文化團體 多達一兩百個， 各類文化人數量以千計， 武漢已然成為當時全國新的文化中心。 以筆為武器，聯合起來！ 在武漢市中山大道上， 藏著一棟西式古典建築， 這裡便是中華全國文藝界 抗敵協會舊址所在地。 中華全國文藝界抗敵協會舊址。 鄭子顏 攝 1938年， 中華全國文藝界抗敵協會 (以下簡稱「文協」) 在此誕生， 築起了文藝界最廣泛的 抗日民族統一戰線。 中華全國文藝界抗敵協會證章。 萬學工 供圖 「面對日軍暴行， 匯聚武漢的文人們 愈發意識到『分散的吶喊難以穿透硝煙』。」 江漢大學武漢研究院常務副院長、 江漢大學武漢抗戰研究中心主任 鄧正兵教授介紹， 戲劇家陽翰笙最先提出了 成立「文協」的想法， 這一想法 也得到周恩來、馮玉祥等人士的 大力支持。 經過3個多月的籌備， 1938年3月27日， 「文協」成立大會在漢口總商會禮堂召開。 主席臺前懸掛著兩行標語： 「拿筆桿代槍桿，爭取民族之獨立； 寓文略於戰略，發揚人道的光輝。」 1938年3月27日，中華全國文藝界抗敵協會成立大會在漢口總商會禮堂召開。 武漢博物館供圖 周恩來親臨會場， 發表演說稱： 「這種偉大的團結，不僅僅是在最近， 即在中國歷史上，在全世界上， 如此團結，也是少有的！」 當日，警報與轟炸聲不時傳來。 大會選舉老舍、郭沫若、茅盾、田漢、 巴金、沈從文、曹禺、朱自清等 45人為理事， 周恩來、蔡元培、宋慶齡、 于右任等為名譽理事， 推選老舍為總務部主任， 主持文協日常工作。 從此， 原本各自為戰的文人， 有了統一的「精神司令部」。 《新華日報》上刊登的《全國文藝界抗敵協會成立大會》社論。 （翻拍於國民政府軍事委員會政治部第三廳舊址紀念館） 鄭子顏 攝 鄧正兵稱，「文協」的成立， 令當時全國的文藝家們捐棄前嫌， 實現了不分黨派、不分流派、 不分地域前所未有的大團結， 其廣泛性、包容性、融合性、 民族性、大眾性前所未有。 吶喊震山河，文心照汗青 「文協」成立時， 便提出「文章下鄉、文章入伍」的口號。 作家們踴躍走出書齋，深入鄉間前線， 湧現了一批如《第七連》《戰地書簡》 《北方的原野》《臺兒莊戰場散記》 等優秀的報告文學作品。 郭沫若在武漢開展抗戰宣傳。 （翻拍於國民政府軍事委員會政治部第三廳舊址紀念館） 張芹 攝 「他們一方面將前線戰士的英勇事跡 以及侵略者的暴行報告給全國人民， 另一方面也將抗戰文化 帶到廣袤的敵後與疆場。」 鄧正兵稱， 這些活躍在鄉間和前線的「筆部隊」， 開創了抗戰文藝的新局面。 為服務前線將士及廣大民眾， 「文協」開展了創作通俗文藝作品的運動。 市民在武漢博物館參觀。 鄭子顏 攝 在武漢， 老舍主持召開了「通俗文藝座談會」， 並創作相聲、大鼓詞、河南墜子等 通俗作品， 以激勵士兵和民眾的抗戰熱情。 田漢一有機會， 便深入各劇種藝人之中， 創作、改編了 《新雁門關》《新兒女英雄傳》 《江漢漁歌》《嶽飛》等戲曲劇本。 艾青寫下了《雪落在中國的土地上》 《向太陽》等經典詩篇， 完成了從「吹蘆笛的詩人」 到 「時代的吹號者」 的轉變。 蕭紅開啟了《呼蘭河傳》創作 …… 周恩來、郭沫若與部分三廳工作人員在武漢珞珈山合影。 武漢博物館供圖 時任國民政府軍事委員會 政治部副部長的周恩來 與該部三廳廳長郭沫若一起， 倡導並推動大批「文協」會員 投入到宣傳救亡活動中。 武漢博物館展出的「文協」會刊《抗戰文藝》。 張芹 攝 「文協」在武漢及全國各地主編的《抗戰文藝》《七月》等文藝刊物。 （翻拍於國民政府軍事委員會政治部第三廳舊址紀念館） 張芹 攝 「文協」會刊《抗戰文藝》， 從1938年5月4日創刊到1946年5月4日停刊， 是唯一從全面抗戰初期 持續出版到抗戰勝利的 全國性大型文藝刊物。 成為傳遞抗戰信念的重要載體， 也在推動抗日文藝活動、 繁榮創作、培養青年作家 等方面發揮了很大的作用。 薪火傳千古，旌旗永不滅 武漢會戰後，日軍步步逼近武漢。 1938年7月底8月初， 「文協」總會遷至重慶。 作為抗戰時期存續時間最長、 影響最廣的文藝團體， 「文協」先後在廣州、成都、 昆明、桂林、香港等地成立分會， 組織遍布全國各地。 武漢博物館《為抗戰吹響號角——中國共產黨與抗戰文化》展。 鄭子顏 攝 同時，「文協」還積極與世界各國 革命文學界取得聯繫， 努力將中國人民誓死不屈的決心 和勇氣傳遞給全世界。 正如老舍所言， 「分散開來， 他們也許只能放出飛蚊的微音； 聯合起來， 他們定能發出驚天動地的怒吼—— 大家『能』湊在一起吶喊， 就是偉大！」 永康裡街頭博物館裡記載了老舍與「文協」的故事。 鄭子顏 攝 從「文協」舊址左轉步行幾十米， 便是永康裡， 這裡曾是老舍等「文協」總務部人員 辦公地和住所， 如今這裡已成為街頭博物館。 位於武漢市江岸區鹹安坊內的蕭紅雕塑。 張芹 攝 蕭紅短暫停留過的「小金龍巷21號」， 雖已難覓蹤影， 但鹹安坊裡端坐的雕像， 仍在以凝視的姿態， 守護著那段與文字共生的歲月。 位於武漢市中北路上的田漢雕塑。 鄭子顏 攝 位於武漢大學的郭沫若舊居。 鄭子顏 攝 當我們回望那段歷史， 文人齊聚武漢的身影， 是一個時代的文化印記， 更是中華民族在危難時刻 眾志成城的生動寫照 —— 文字不能直接擊落敵機， 卻能喚醒沉睡的靈魂， 凝聚起戰勝一切的力量。 這力量， 穿越八十餘載， 至今仍在迴響。 市民在武漢博物館觀展。 鄭子顏 攝 作者：張芹 武一力 來源：微信公眾號
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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