歌唱家譚晶為山西省文物保護基金會捐款50萬元
2025-12-07 08:22 9,347次浏览上海8月13日電 (李秋瑩 康玉湛 陳馨怡)「看著曾經的戰場成為市民們茶餘飯後玩耍的廣場，在覺得魔幻的同時，又會有一種非常真實的、對於現在美好生活的感觸。」心城市創始人兼CEO朱一寧感慨道。蘇州河畔，上海四行倉庫正靜靜佇立於此，倉庫西牆上的彈孔與炮痕被刻意保留，成為最生動的「歷史教科書」。 上海四行倉庫抗戰紀念地晉元紀念廣場。記者康玉湛 攝 1937年10月26日，謝晉元率420餘名官兵退守此地，他對士兵們說：「我們是中國軍人，身後是四萬萬同胞，我們要用生命捍衛國家的尊嚴！」四天時間，四行守軍擊退日軍十多次進攻，斃傷日軍200多人。「這場戰鬥發生在上海的心臟地帶，緊鄰當時的公共租界，中外人士皆能目睹。當時中國軍隊連遭挫敗，而四行倉庫的堅強抵抗極大鼓舞了全國抗戰士氣。」上海四行倉庫抗戰紀念館館長馬幼炯表示。 自2015年紀念館對公眾開放以來，參觀人數持續增長，2025年1月至7月，入館參觀人數突破100萬人次，同比增長13.9%。只是長期以來，作為傳統紀念館的上海四行倉庫抗戰紀念館多以靜態模式呈現歷史，「如何能夠帶來更深層次的共鳴？」 站在西藏路橋，古今照片對比。記者 康玉湛 攝 為將歷史體驗從紀念館內延伸至城市空間，上海四行倉庫抗戰紀念館聯合文化機構「心城市」共同研發並推出了一條以「八百壯士」足跡為主題的Citywalk導覽路線，沿蘇州河行走，再現當年「八百壯士」的真實史跡與英勇無畏。值得一提的是，本次主題活動還獲得了上海靜安區文化發展專項資金的支持。 「這場行走活動自推出後反響空前，前兩場在兩三分鐘內就一搶而空，後臺還有幾千人等著報名。」朱一寧告訴記者。5月18日至10月26日，這條「歷史之路」將以行走串聯空間、用體驗激活記憶、靠互動連接古今，讓抗戰精神從被講述的對象變為切身感知的體驗，讓沉默的歷史空間真正成為公眾可參與的記憶現場。朱一寧透露，今年這條Citywalk線路預計會安排八場，其中兩場為英文專場，專為外籍遊客準備。 截至目前，行走活動已準備了兩場，一批批觀眾走出了紀念館，沿著八百壯士當年的足跡，在蘇州河畔編織起一張「活態歷史網」。 從四行倉庫出發，講解者不再單單介紹「這是撤退起點」，而是進一步引導大家觀察建築布局。「四行倉庫最初為什麼於此建造？」「守軍又為什麼選擇這裡作為堡壘？」參與者們在觀察、比對蘇州河水路及倉庫結構的過程中，逐步理解當年的選擇。站在西藏路橋上，參與者們遠眺蘇州河兩岸、對比歷史圖片，討論著「八百孤軍」當年的線路，歷史路線此刻變成了可共情的思考。浙江路橋的「生死撤退」、孤軍營(今晉元裡)的4年生活……觀眾自主發起的觀察與探索，讓城市空間變成了「可提問的歷史課堂」。 朱一寧正在講解四行孤軍撤退路線。記者 康玉湛 攝 這種參與感的價值，在參與者的反饋中愈發清晰。「有很多人說，以前經常走蘇州河，好像對上海都很了解。但是跟著我們走完這次Citywalk，才知道四行倉庫以及蘇州河兩岸發生過的那麼多的歷史故事。」朱一寧說，「不少參與者聽完後遲遲不願離開，圍著我們追問更多細節」。 不僅僅是路線中的感受，歷史的溫度更在實物與講述中傳遞。上海四行倉庫抗戰紀念館內的「鎮館之寶」——美聯社攝影師海嵐·裡昂(Hyland Lyon)拍攝的兩組照片，也首次以此種形式向參與活動的公眾展示。「當你站在場景中去看那些歷史影像，它們都是一一對應著的，感覺像走入了一個露天的博物館。」Citywalk參與者小廖表示，「在講述當中，我們也能再一次重溫和記住歷史的事件」。 尤其是走到西藏路橋邊，聆聽當年壯士們從煙紙店狹小的牆洞撤退的場景，再望向如今在蘇河灣散步的市民、嬉戲的孩子，小廖感慨：「儘管現在看不到那個門洞，但是聽到這樣的歷史片段，再看到現在的一派祥和，才更能深刻感受到，因為先輩們的付出，才有了我們當下的幸福生活。」 「一幢建築就是歷史最好的見證，也是很好的歷史教科書與歷史載體。希望我們今年的Citywalk主題活動可以把這本教科書多翻開幾頁，讓更多人親自讀一讀、看一看，更加真實地走入當年的歷史、了解這幢建築在過往百年中經歷的變化，進而更好地服務當下的美好生活。」朱一寧說。 紀念館也在探索更多敘述方式，如沉浸式技術與人工智慧應用。「在保護實物證據的同時，我們也嘗試用更創新的方式吸引公眾尤其是年輕人。」馬幼炯表示。(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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