中國北方最大純電動拖輪船隊在天津投入使用
2025-11-15 18:49 5,973次浏览濟南8月6日電(記者 孫婷婷 祁建月)今年是中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年，也是臺灣光復80周年。8月6日，「且看鷹隼出風塵」——紀念中國人民抗日戰爭勝利暨臺灣光復80周年圖文展開幕式在山東濟南舉行。 「且看鷹隼出風塵」——紀念中國人民抗日戰爭勝利暨臺灣光復80周年圖文展開幕式現場。孫婷婷 攝 山東省委常委、統戰部部長鄧雲鋒指出，此次圖文展以大量的歷史資料再現了臺灣同胞長達半個世紀反抗殖民統治的英勇鬥爭，展現了兩岸同胞共同書寫的抗戰史詩。「我們要銘記抗戰歷史，凝聚思想共識，攜手同心、並肩同行，堅定不移推進祖國統一大業；要站穩中華文化方向，堅定中華文化自信，傳承弘揚中華文化，促進兩岸民心相親；要進一步深化交流合作，推動魯臺融合發展，為實現中華民族偉大復興貢獻力量。」 山東省臺灣同胞聯誼會會長林紅霞表示，舉辦圖文展是對歷史的回顧，也是對先烈的緬懷，更彰顯兩岸休戚與共、不可分割的命運共同體屬性，讓臺灣同胞尤其是青年一代，了解更多兩岸歷史文化連接，喚醒共同歷史與情感記憶，增進對民族歷史的共同認知，攜手推動兩岸關係和平發展。 濟南市委統戰部分管日常工作的副部長王國順表示，舉辦這次圖文展，既是為了回顧歷史、紀念先烈，也是為了立足當前、邁向未來。濟南作為中國北方經濟大省山東省的省會，始終秉持「兩岸一家親」理念，把深化濟臺融合作為使命擔當，全力構建「三位一體」工作新格局，搭建兩岸融合發展的廣闊舞臺。 臺灣抗日誌士親屬協進會理事長林銘聰介紹說，在臺灣光復80周年這一歷史節點，以圖文展形式再現臺灣長達50年的反抗殖民統治與抗戰歷程，讓那段歲月中凝聚的偉大精神再次呈現，喚起更多人對國家尊嚴的珍視與對民族的熱愛。「外敵入侵時，臺灣同胞與大陸同胞同心抗敵，無數家族為此付出了慘烈代價，犧牲了生命。勝利來之不易，是無數志士先烈用熱血換來的，我們要加倍珍惜當下的和平。」 此次圖文展共分為中華文化與臺胞家族、從「移民」到「遺民」、鐵蹄下的家園、英雄四起挽沉淪、並肩抗日洪波曲、寶島重光振家聲6個部分。其中，並肩抗日洪波曲部分展示的是霧峰林家、兩岸丘家、佳冬蕭家等眾多臺胞家族秉承愛國愛鄉光榮傳統，用堅決的抗日行動動搖了殖民當局的反動統治。 據悉，本次圖文展由山東省臺灣同胞聯誼會、濟南市臺灣同胞聯誼會與中共濟南市濟陽區委、濟陽區人民政府聯合主辦，並得到中華全國臺灣同胞聯誼會、臺灣抗日誌士親屬協進會及上海市臺聯的支持。(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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