銘記「八一三」，這座館重新開放了
2025-10-23 15:18 2,942次浏览「同學們看這幅剪紙，它講述的是回民支隊在阜城縣突圍的故事……」近日，河北省衡水市阜城縣教育局青少年校外活動中心組織中小學生，到剪紙藝人王永濤的工作室，在體驗阜城剪紙中了解抗戰歷史，這是衡水市開展愛國主義教育活動的縮影。暑假以來，衡水市中小學生通過實地探訪、閱讀經典、互動體驗等形式，傳承和弘揚偉大抗戰精神。 為引導廣大中小學生堅定理想信念、厚植家國情懷，衡水市教育局利用暑假，在廣大中小學生中組織開展了愛國主義教育「四個一」活動，即鼓勵學生就近參觀一處愛國主義教育基地或研學基地、觀看一部愛國主義影片、閱讀一本紅色經典書籍、撰寫一篇心得感悟。各學校結合實際，精心組織開展了形式多樣的活動，吸引全市中小學生積極參與。 用腳步丈量紅色沃土。抗日戰爭時期，衡水湧現出許多可歌可泣的英雄人物。衡水市各學校用活用好紅色資源，組織引導學生就近參觀愛國主義教育基地，聆聽革命故事。衡水中學組織部分學生前往阜城馬本齋紀念園及武強縣林東村抗日戰爭紀念園；第十三中學的部分學生則以個人或小組的形式，參觀了安平縣臺城村中共第一個農村黨支部紀念館、饒陽縣耿長鎖紀念館；故城縣高級中學聯合縣黨史辦，組織師生前往紀念館，並走訪抗戰老兵，在實踐中傳承紅色基因。 以光影傳遞家國情懷。一部紅色經典影片，就是一堂生動的思政課。衡水市鼓勵學生觀看反映革命歷史、國家發展、時代變遷等內容的優秀影視作品，廣受大家歡迎。阜城縣第七小學、衡水市前進街小學和珍寶街小學的學生們，觀看愛國電影後精心製作了明信片，畫英雄人物、寫英雄事跡；衡水市第四中學開展了紅色電影進校園活動，組織師生觀看革命歷史題材電影《井岡星火》；衡水市第二中學組織了主題觀影活動，同學們觀看了《覺醒年代》《長津湖》等多部影視作品，並通過班級微信群、線上主題班會等形式分享觀影心得。 文字裡重溫革命歲月。衡水市引導學生精選紅色經典書籍進行閱讀，從中汲取奮進力量。衡水市南門口小學開展了「誦讀紅色經典」活動，孩子們積極參與，用稚嫩的聲音傳遞對革命先輩的敬意；衡水市第七中學建立常態化紅色閱讀機制，聯合桃城圖書館設立「抗戰圖書角」，館藏抗戰史料、英雄傳記等書籍超1000冊，供師生借閱，並開展月度「紅色書籍分享會」及徵文評比；棗強縣第六小學、武邑縣清涼店明德小學的學生，有的在家裡搭建了「紅色故事小舞臺」，有的參加學校舉辦的講故事比賽，聲情並茂地向家長、同學講述《小英雄雨來》《敵後武工隊》等經典故事，「紅色種子」在青少年心中紮下根。 感悟中汲取奮進力量。衡水市還積極引導學生通過以上參觀、觀影、閱讀等活動，結合自身經歷和感受，撰寫心得體會。學生們結合興趣專長，以文字、手抄報、連環畫、參加志願活動等不同形式表達對偉大祖國的熱愛。 (本報記者 耿建擴 陳元秋 本報通訊員 段文雅)
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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