傳承七夕文化 倡導婚戀新風
2026-01-17 06:01 2,324次浏览記者 王育民 鄭雪靚 郭寶強 層巒疊嶂的「九溝十八峪」，如同大地的褶皺，將唐山遵化魯家峪村深藏其中。1939年，時任冀東軍分區司令員李運昌帶領部隊來到魯家峪開展抗日工作，這個深藏在群山中的小村落便成為當時冀東抗日根據地的核心，被譽為冀東「小延安」。八路軍冀東軍分區司令部、政治部、兵工廠、被服廠等相繼在此設立，無數刻骨銘心的軍民魚水情故事深深烙印在這片土地上—— 「哐哐哐！哐哐哐！」 1942年3月的一個深夜，清脆而急促的敲盆聲在寂靜的夜空中炸裂，沉睡的村莊從夢中驚醒。 「『馬猴子』來了！『馬猴子』來了！」 山間小路上，一個瘦削的女人盡全力大聲呼喊，她抄起路邊一塊石頭，重重敲擊著手中的銅盆。隨後，一個個身影從村子裡跑出，有的抱著孩子，有的攙扶老人，魯家峪、龍寶峪等附近村落的鄉親們以最快的速度抬起受傷的八路軍戰士，消失在夜色下的群山中。 敲盆報警的農婦 報警的人是遵化龍寶峪村的劉秀英，魯家峪、龍寶峪等附近村的村民都習慣叫她「二嫂」，她在給八路軍傷員送飯回來的路上發現了敵情。「馬猴子」是當地老百姓對日偽軍的稱呼，一聽到有人喊「馬猴子」來了，鄉親們就知道是日偽軍又來「掃蕩」了，大家都會藏好糧食，轉移八路軍戰士。 一個山村農婦，怎麼會有這般勇氣？ 劉秀英並非生來無畏。抗日戰爭爆發後，遵化魯家峪一帶來了五位八路軍女戰士，她們分別是高田、於橋、範維存、藍天、胡英。其中胡英被安排到龍寶峪村開展抗日工作，住進了劉秀英家。胡英與劉秀英兩人年齡相仿，以姐妹相稱。劉秀英為胡英打掩護，胡英教劉秀英識文斷字，唱抗戰歌曲。 在胡英的影響下，劉秀英心中燃起了抗日的火種。劉秀英和村裡的婦女組織婦救會，為八路軍做軍鞋、軍襪，傳遞情報。1937年8月，經胡英介紹，劉秀英加入了黨組織，成為當時龍寶峪村第一名秘密共產黨員。 「一定要把耿營長接回來」 1941年，冀東軍分區司令部從魯家峪轉移至龍寶峪。因劉秀英是共產黨員，可靠堅定，司令部便設在了她家。劉秀英家是個「品」字形的院子，三間正房和東西廂房各兩間。劉秀英一家騰出三間正房，自己則擠在廂房裡。八路軍傷員多時，為了讓戰士們更好地休息，一家人就湊合到一間屋子裡。 劉秀英在世時，常給兒子李自亞講起那段接送八路軍戰士回根據地養傷的故事。有一天，李運昌找到劉秀英，希望她能夠將身負重傷的耿玉輝營長接回養傷。劉秀英二話不說，用寬布帶把熟睡的兩歲兒子捆在背上，摸了摸褡褳最底層——那裡除了乾糧，還藏著一枚手榴彈。她與村骨幹黨員張永善喬裝打扮後，趁著夜色，牽著毛驢，快速朝著山外奔去。 路途兇險，遭遇日偽軍盤查時，劉秀英抱著孩子，鎮定地以「帶孩子走親戚」為由騙過敵人。「當時沒覺得害怕。」劉秀英生前常對家人說，「心裡就一個念頭，一定要把耿營長接回來」！歷盡艱辛，耿玉輝營長終於被安全接回。為確保萬無一失，劉秀英將他秘密安置在村北一處隱秘的山洞裡。 為了安全起見，劉秀英都是後半夜秘密提著馬燈去山洞給耿營長送水、送飯，這一送就是一個多月。那天夜裡，她在送飯回來的路上，發現日偽軍突襲「掃蕩」。情況緊急，劉秀英為了給鄉親們報信兒，她抄起路邊一塊石頭敲響送飯用的銅盆，邊敲邊喊：「『馬猴子』來了！『馬猴子』來了！」村子裡的八路軍戰士和鄉親們聽到暗號後，互相掩護轉移。 因為劉秀英及時報信兒，日偽軍「掃蕩」撲了空。氣急敗壞的敵人將她殘忍地吊在村口的大樹上，用鐵條瘋狂抽打她，逼問八路軍下落。劉秀英緊咬牙關，始終未吐露半字。後來在村民的幫助下，劉秀英僥倖生還，卻落下一身的病。不久，更深的痛楚接踵而至——她的丈夫在一次反「掃蕩」中壯烈犧牲。酷刑摧殘了她的身體，卻未能碾碎她那一身硬骨頭！「我母親這個人啊，就是個普通的農村婦女，可心裡頭敞亮得很，骨頭那叫一個硬！」李自亞說。 未竟的遺願與永恆的守護 李運昌曾送給劉秀英一盞馬燈、一個銅盆、一個鐵鞍子，胡英也送給劉秀英一枚印章。1989年3月7日，李運昌身邊工作人員周樹華代筆寫給劉秀英一封感謝信。這幾件浸染著硝煙與深情的珍貴信物成了李自亞的傳家寶，至今還妥善保存。 「那時候母親負責傳遞組織信件和情報。」拿起那枚小巧卻沉甸甸的印章，李自亞解釋道，「為了保密和驗證身份，經她手的信件，都會蓋上這枚印章。印章上刻有『樹榮』二字，『樹榮』是母親的化名，這在當時叫『印信驗證』。」這枚小小的印章，是魯家峪抗日根據地秘密信件的通行證。 「我母親去世前，心裡頭還揣著個事兒放不下。她總想著找到當年藏耿營長的那個山洞，想立個記號，讓後人知道，咱老一輩兒人當年是怎麼豁出命去護著八路軍的……」母親這個臨終囑託，成了李自亞心中最深的牽掛。 2011年，李自亞退休後，總想為家鄉做點事。他跟老伴兒商量後，老伴兒非常支持。老兩口回到龍寶峪村老家，李自亞自願到魯家峪陳列館成為了一名志願者。他和另一名志願者劉超致力於魯家峪抗日戰爭史料的收集與宣傳。 如今，在魯家峪陳列館裡，他們一遍遍講述著那段崢嶸歲月的感人故事…… 【今日魯家峪
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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