好評中國｜在燕趙大地，解碼「和合共生」的文明底蘊
2025-12-19 21:29 5,873次浏览北京8月14日電 題：「立邦」創始人吳清亮去世 家鄉人追憶其愛鄉情懷 記者 吳侃 韓輝 當地時間8月12日，新加坡華商、吳德南控股集團創始人吳清亮逝世，享年98歲。 吳清亮1927年生於新加坡，祖籍廣東省潮州市潮安區浮洋鎮大吳村。早年他家境貧寒，1955年從經營一家小油漆店開始創業，1962年他與一家日本塗料企業合資在新加坡創辦立時集團。 1990年吳清亮將企業的品牌命名為「立邦」，並於1992年在中國註冊成立公司，成為較早進入中國的跨國塗料企業之一。他曾表示，在中國投資是立時集團最明智的決策之一。 2017年，吳清亮與孫輩在家鄉吳氏宗祠前合影。(受訪者供圖) 開拓事業的同時，吳清亮也不忘回報桑梓。從興學育才、築橋修路到捐建醫院，他累計捐資超過1億元人民幣支持家鄉大吳村的發展。 大吳村黨總支書記、村委會主任吳樹鈿接受記者電話採訪時說，大吳村是潮汕地區的知名僑鄉，旅居海外的鄉親有2000多人，主要分布在東南亞國家。很多海外鄉親熱心家鄉公益事業，吳清亮便是其中的代表。 吳清亮幾十年間曾往返大吳村數十次，與鄉親們共商家鄉建設，並以父親吳松昌和母親李秀英之名進行公益捐贈。1980年，他捐資建立大吳村第一所幼兒園，此後又先後捐建松昌中學、松昌小學(後更名為松昌實驗學校)、秀英醫院(後更名為浮洋中心衛生院)等。 2024年6月，97歲高齡的吳清亮在家人的陪同下回到大吳村，看到已廢棄的松昌幼兒園舊校舍，決定將這裡改造成村裡的活動中心。6個月後，「大吳會客廳」落成。 吳樹鈿介紹，會客廳以村頭的一棵大榕樹為中心進行布局，設置茶書院、興趣教室、手工作坊、運動場等，還有潮戲劇場、特色市集等創新空間，豐富了村民的文化生活。 圖為由松昌幼兒園舊校舍改造而成的「大吳會客廳」。(受訪者供圖) 「聽到吳清亮逝世的消息，村民們深感痛惜，回望他為家鄉建設傾注的心血，大家都感念於他的愛鄉情懷。」大吳村村民、松昌實驗學校原副校長吳木欽說。 在吳木欽的印象裡，吳清亮平易近人、幽默風趣，與村民們相處很融洽。「他很重視根脈，每次回村都會去宗祠祭祖上香，還要去祖屋裡看看，在他母親曾居住過的房間坐一會兒。他常說自己的根在大吳村。」 「我們在與吳清亮的兒子交談時，發現他的潮州話說得很地道。他說是父親教會他說潮州話，還告訴他要把家鄉記在心裡。」吳木欽說。 回憶起與吳清亮的幾次接觸，吳樹鈿說，雖然他的生意做得很大，但是他在生活中沒有什麼架子，是個真誠和善、低調謙遜的人，每次返鄉他都會宗祠祭拜、參觀學校。 「吳清亮雖然身在海外，但只要家鄉有需要，他總是傾力相助。」吳樹鈿說，這些年來，以吳清亮為代表的僑胞鼎力支持家鄉發展，這份跨越山海的鄉情，也如同村頭的古榕樹般深深紮根，代代延續。(完)
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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