牛凱龍獲批擔任中國人壽董事
2025-11-26 18:08 1,549次浏览歷史是最好的教科書，蘊含著深刻的啟示和磅礴的力量。在天津這座英雄的城市，吉鴻昌將軍故居裡巧設的七重門，無聲訴說著隱蔽戰線的驚心動魄；梁啓超「飲冰室」書齋中的浩瀚典籍，承載著救國圖強的熾熱情懷；盤山抗日根據地軍民以簡陋武器抗擊強敵的壯舉，彰顯著不屈不撓的民族氣概。這些鐫刻在津沽大地上的紅色印記，是激勵我們奮勇前進的寶貴精神財富。 信仰如磐，鑄就浩氣長存的精神豐碑。偉大事業需要偉大精神的支撐。在民族危亡的關鍵時刻，無數津門兒女展現出堅不可摧的信仰力量。吉鴻昌將軍面對敵人威逼利誘，大義凜然，以「恨不抗日死，留作今日羞。國破尚如此，我何惜此頭！」的錚錚誓言和從容就義的行動，詮釋了「威武不能屈」的崇高氣節；盤山根據地的軍民，在裝備極其簡陋、環境異常艱苦的條件下，憑藉「當兵救國、為民造福」的堅定信念，以血肉之軀築起抵禦外侮的鋼鐵長城；梁啓超先生「十年飲冰，難涼熱血」的赤子情懷，同樣是愛國信仰的生動寫照。無數英雄先烈用生命和鮮血鑄就的精神豐碑，昭示著信仰是戰勝一切艱難險阻的強大動力，是支撐中華民族屹立不倒的堅強脊梁。這份源于堅定信仰的鋼鐵意志，在任何時代都是我們攻堅克難、砥礪前行的根本保證。 萬眾同心，鐫刻烽火歲月的「天津之為」。抗日戰爭的偉大勝利，是全體中華兒女同仇敵愾、共御外侮的壯麗史詩。1937年7月7日，日本帝國主義製造盧溝橋事變，發動了全面侵華戰爭。第二天，中國共產黨通電全國，號召全國人民、軍隊和政府團結起來，築成民族統一戰線的堅固長城，抵抗日本的侵略，迅速凝聚起全民族抗戰的磅礴力量。在黨的堅強領導下，天津人民突破日寇嚴密封鎖，構築起一條條看不見的鋼鐵運輸線，將通訊器材、藥品、機械設備等上百種戰略物資源源不斷輸往抗日前線，成為盤山等根據地持久堅持的生命線。無數愛國青年、進步知識分子、技術工人自覺奔赴各抗日根據地，在軍工生產、技術支援等關鍵領域貢獻才智與力量……歷史雄辯證明，只要全體人民緊密團結在黨的周圍，任何強大的敵人都無法撼動我們由血肉築成的鋼鐵長城。 薪火相傳，續寫偉大復興的時代徵程。偉大的抗戰精神跨越時空，歷久彌新，是激勵中國人民為實現中華民族偉大復興而奮鬥的強大精神動力。無論是革命戰爭年代打敗不可一世的侵略者，還是建設時期創造「兩彈一星」等發展奇蹟，抑或是新時代黨帶領我們取得脫貧攻堅、全面建成小康社會等歷史性成就，每一次勝利都是對鬥爭精神與民族氣節的傳承與弘揚。今日津門，吉鴻昌故居紀念館、梁啓超紀念館、李叔同故居紀念館等場所，正通過復原場景、運用科技、創新展陳，讓革命文物「活」起來，讓紅色故事「火」起來，成為傳承基因、深化教育、汲取力量的重要陣地。撫今追昔，深刻銘記先輩們的愛國情懷與民族氣節，大力弘揚偉大抗戰精神，就是要求我們繼承和發揚敢於鬥爭、善於鬥爭的光榮傳統，堅定歷史自信，增強鬥爭本領，知難而進、迎難而上，在新徵程上不斷開創事業發展新局面。 津沽大地上的紅色印記，是民族精神的生動教材，是砥礪初心的寶貴財富。讓我們從這厚重的歷史中汲取信仰的力量、感悟人民的偉力、傳承奮鬥的精神，將其轉化為奮進新徵程、建功新時代的強大動能。以史為鑑、開創未來，我們必將凝聚起無往不勝的磅礴力量，在實現中華民族偉大復興的壯闊徵程上，書寫無愧於歷史和人民的新篇章。(環球網 甄郝)
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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