暑運以來全國鐵路已發送旅客超6億人次
2025-11-08 04:48 3,165次浏览延安革命紀念館裡，講解員向參觀者生動講述陝北民歌《東方紅》創作、改編的故事。 講解結束後，歌聲從人群中響起，不斷有參觀者加入合唱。老黨員鄭金星的眼眶漸漸溼潤了，「一直想來延安看看，今天終於圓夢了」。 延安，中國革命的聖地、新中國的搖籃。1935年至1948年，黨中央和毛澤東同志等老一輩革命家在這裡生活和戰鬥了13個春秋，領導中國革命事業從低潮走向高潮、實現歷史性轉折，扭轉了中國前途命運。 寶塔山下，弦歌不輟。 《延安頌》與「一本永遠讀不完的書」 延安革命舊址見證了我們黨在延安時期領導中國革命、探索馬克思主義中國化時代化的光輝歷程，是一本永遠讀不完的書。 陝西延安城西北，雨後的楊家嶺革命舊址，中央大禮堂巍然矗立。在楊家嶺期間，中國共產黨召開第七次全國代表大會，開展延安整風運動，領導中國人民抗日戰爭。 「進步青年唱著這首歌奔赴延安……」打磨講稿、配樂演唱，楊家嶺革命舊址管理處副主任薛健以《延安頌》開場，一次次把革命老區的故事講給來自五湖四海的人們，「群山結成了堅固的圍屏……到處傳遍了抗戰的歌聲……」歌聲穿越八十餘載，依然打動人心。 薛健說：「我們黨成立時只有50多名黨員，到七大召開時已經擁有121萬名黨員。」截至去年底，中國共產黨黨員數量達到10027.1萬名。 王家坪革命舊址，樹蔭下，一堂思政課正在進行。 「毛澤東同志等老一輩革命家以敏銳的眼光和深刻的洞察力思考中國的前途命運，就中國革命作出了一系列重大決策，為我們黨後來不斷從勝利走向勝利指明了正確方向、開闢了正確道路。」國防大學政治學院西安校區副教授王增祺從歷史深處講到新時代發展。「在革命先烈戰鬥、生活過的地方上思政課，我的內心滿是崇敬，我們要用實際行動展現青年擔當。」一名學員說。 革命舊址上的生動課堂，在延安很常見。近年來，延安市依託紅色資源優勢，打造了75個現場教學點，建起500多人的教育培訓師資庫，開發「重走長徵路」「重溫『窯洞對』」「重悟為人民服務講話」等主題教學線路，努力把紅色資源利用好、把紅色傳統發揚好。 國防大學政治學院西安校區教授錢均鵬是王家坪的常客。30多年間，她見證了延安革命舊址的變化，「環境更好了、展陳更豐富了，現場教學、文藝表演等方式豐富了觀眾體驗。」在錢均鵬看來，「這本『永遠讀不完的書』，常讀常新。」 《黃河大合唱》與星空下的演出 延安文藝紀念館前館長劉妮永遠忘不了3年前那一幕：年逾八旬的冼星海之女冼妮娜把父親用過的指揮棒交到她手裡，兩人熱淚盈眶。 這根小小的銅製指揮棒，跟隨冼星海輾轉國內外，如今珍藏於延安文藝紀念館，每天接受眾多參觀者的敬意。 「風在吼，馬在叫，黃河在咆哮……」拉開時光之幕，鏡頭回到1939年春天。34歲的冼星海正是用這支指揮棒，指揮合唱團唱響了《黃河大合唱》。自此，這首誕生於窯洞中的交響史詩傳唱全國，成為抗日烽火中凝聚民族力量的戰歌；時至今日，它的旋律仍流淌在無數中華兒女的血液中。 隨著魯迅藝術學院的成立，延安迅速成為愛國青年和文藝工作者的精神家園，孕育出無數經典作品。「他們心中都有一個衝動，要用作品表達時代、民族的聲音。」劉妮說，「在不少前輩的記憶中，延安時期生活雖然艱苦，但處處都有嘹亮的歌聲。」 歷史的片段不斷聚攏。2007年以來，延安文藝紀念館共徵集各類文物、史料和藝術品近5萬件，推進文物保護和傳承，讓文藝為人民服務的追求一代代傳下去。 這裡有一場跨越時空的「對話」。 星空下的金延安旅遊度假區，人們仿佛回到上世紀三四十年代的延安，1∶1復刻的安瀾門、新華書店等標誌性建築被打造成沉浸式小劇場。鐘樓南側，《黃河大合唱》歌聲驟起，時空交織，黃河怒號。 這是大型歌舞劇《延安十三年》中的一幕，《落腳延安》《事變破曉》《百花齊放》《艱苦奮鬥》《東渡解放》《歌唱祖國》等篇章再現崢嶸歲月。「參觀舊址、欣賞演出，讓人更加深刻地感受到抗戰勝利來之不易，也更珍惜今天的幸福。」遊客王先生特意趁暑假帶孩子來感受紅色文化。 「我們希望創新表達，激發新時代紅色文旅產業新動能。」陝西旅遊集團延安文化旅遊產業投資有限公司黨委書記國小強介紹，自2019年開業以來，金延安旅遊度假區累計接待遊客超2000萬人次。 《南泥灣》與金果果 巨幅稻田畫繪成「紀念抗戰勝利80周年」的圖案，南泥灣風景區遊人如織。「花籃的花兒香，聽我來唱一唱……」《南泥灣》的旋律閃入腦海。 中共中央機關遷駐延安後，由於敵人的軍事包圍、經濟封鎖，條件十分艱苦。延安軍民積極響應毛澤東同志發出的「自己動手、豐衣足食」號召，開展了熱火朝天的大生產運動，有力支持了抗日前線。 「團長號召挖三畝，英雄個個齊努力……」南泥灣大生產紀念館，一首《生產忙壞了陳團長》的曲譜引得遊客爭相試唱，陳團長四處奔忙的形象躍然眼前。這位陳團長，正是三五九旅七一八團模範團長陳宗堯，1945年在南下作戰中不幸犧牲。這首歌曲成為英雄氣概的註腳。 自力更生、艱苦奮鬥的創業精神，是延安精神的重要內容。曾經，軍民齊心墾荒，讓「爛泥灣」變成了「陝北的好江南」；進入新時代，延安幹部群眾奮發圖強，革命老區氣象新。 距南泥灣不遠，柳林鎮南莊河村的山地蘋果長勢喜人。 「習近平總書記2022年在延安考察時強調，『陝北的氣候、光照、緯度、海拔等非常適宜發展蘋果種植』『這是最好的、最合適的產業』。這真是說到我們心坎上了。」南莊河村村幹部高祥分享近些年果園裡的新鮮事：春季氣象大數據「護花」，夏秋防雹網「護果」，水肥一體化滴灌，「我們村的蘋果都跟著航天員上『天宮』啦！」 政府扶持，農技專家幫忙，果農日子越過越好，南莊河村果農僅蘋果一項人均年收入1.9萬元。高祥笑聲爽朗，「我們還搞電商、開展果樹認養，鄉親們一起致富。」 果樹種得好，倉儲、深加工、營銷能否跟得上？ 在中國供銷集團延長公司，冷藏庫連通智能選果車間。公司副總經理張兆華介紹，智能選果線能「拍CT」，快速找出病果、差果，繼而精準分揀、自動稱重、分級裝箱，讓選果效率大大提高。 張兆華最近正抓緊調試蘋果飲品加工線，「多層次利用，多環節增值，延安蘋果的產業鏈越來越長。」延安現有果品精深加工企業39家，延安蘋果全產業鏈產值達550億元。 在延安市果業中心，一本延安蘋果視覺識別策劃書擺在中心主任路樹國的案頭。從業幾十年，他見證了延安蘋果產量突破500萬畝，躋身中國蘋果品牌價值榜前列。「加強防災減災能力、增加產品附加值、擦亮金字招牌，是我們繼續努力的方向。」路樹國說。 巍巍寶塔山，滾滾延河水。延安，曾吹響了抗日救亡的號角，如今在實現中華民族偉大復興的新徵程上，依然歌聲嘹亮。
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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