觸摸歷史 緬懷先烈 多地抗戰主題展覽迎來參觀熱潮
2025-11-05 19:31 6,358次浏览福建晉江8月14日電 題：晉江朝東樓：「最美爛尾樓」背後的家國情懷 記者 孫虹 今年暑假，僑鄉福建晉江的梧林傳統村落遊人如織。一棟外形獨特的西式洋樓格外顯眼，這座有著精緻外觀卻內部「毛坯」的朝東樓，被當地人稱作「最美爛尾樓」。 近日，根據當地華僑愛國事跡創作的現代高甲戲《朝東樓》在晉江連演兩場，再次喚起民眾對這段歷史的記憶與敬意。 梧林被譽為「華僑建築博物館」，閩南古厝、哥德式建築、古羅馬式建築、中西合璧民居……200多幢承載鄉愁的百年建築散落其間，讓人仿佛走入一部近代閩南華僑史書。在這裡，幾乎每棟建築背後都有海外打拼的故事，朝東樓也不例外。 朝東樓是福建晉江梧林傳統村落的第一座鋼筋水泥建築。圖為8月12日傍晚，遊客在朝東樓前拍照留念。記者 呂明 攝 「朝東樓是村裡建起的第一座鋼筋水泥建築。」晉江文史研究者粘良圖告訴記者，1930年當地華僑蔡鹹斜出資興建朝東樓，其長子蔡懷真主持工程。「蔡鹹斜父子對朝東樓的建造要求極高，不僅請西班牙建築師設計圖紙，從上海聘請工程師及專業工程隊來施工，鋼筋、水泥、木材等建築材料也全部從海外進口。」 由於建造時工序繁瑣，朝東樓的整體框架花了5年才完成。站在樓前，氣派的拜佔庭式圓屋頂、科林斯式的水泥柱子，以及各種具有異國情調的石雕花窗，無不彰顯著房子主人對它的用心。 然而國家有難，蔡鹹斜的兩個兒子參與抗戰，並將建造朝東樓的工程餘款悉數捐出。朝東樓就此成了帶有時代特徵的「爛尾樓」，而蔡氏父子的義舉也被歷史定格。 8月12日，有著精緻外觀卻內部「毛坯」的朝東樓吸引不少遊客前來「打卡」。記者 呂明 攝 「在梧林，這樣的故事還有很多。」粘良圖說，幾乎每一棟建築都盛滿海外遊子的深深鄉愁。朝東樓看似空有框架，甚至有些寒磣，實則處處充盈華僑的家國情懷，這才是它真正無價的地方。 近年來，空置的朝東樓被改造為梧林僑史館，以圖文、影片、實物等方式將梧林傳統村落的前世今生娓娓道來，讓來此的海內外遊客了解當地建築背後動人的故事和華僑精神。 不僅如此，朝東樓的故事也通過戲曲、情景劇、短劇、電影等文藝作品再現。「活化利用歷史遺存，守護海外僑胞的鄉愁記憶。」泉州市高甲戲傳承中心主任周杰俊介紹，高甲戲《朝東樓》從泉州籍華僑華人的赤子深情中取材，生動講述他們救國抗爭、創業奮鬥、情系家園、回報桑梓等感人故事，希望讓更多人了解這段歷史。 目前，朝東樓被改造成為梧林僑史館。圖為晉江文史研究者粘良圖介紹梧林歷史。記者 呂明 攝 而今，朝東樓的一側大片鮮花盛放，鮮豔的花海與素簡的樓體形成鮮明的對比。大批遊客在得知朝東樓的故事後，來到樓前「打卡」留念，向世界分享著這棟樓的非凡之處。 據梧林傳統村落發布的景區公告，8月14日起朝東樓將進行封閉式維護升級，為期一個月。重新開放後，朝東樓將以新面貌呈現，繼續講述華僑家國情懷的動人故事。(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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