「特普會」倒計時，這場對話會重構世界秩序嗎？ | 國際識局
2026-02-24 15:48 6,817次浏览抗日戰爭期間的1939年9月至1944年6月，中日兩軍爆發了四次長沙會戰。這在中國抗日戰爭史上有著重要地位，對中國抗日戰爭的進程乃至世界反法西斯戰爭都產生了一定的影響。 中日兩軍為何在長沙爆發了四次會戰？ 湖南師範大學歷史文化學院副教授姚江鴻認為，長沙會戰的原因歸納起來有三個。主要原因是長沙以及湖南在整個抗日戰爭中所處的地理位置以及戰略態勢相關。1938年日軍佔領武漢之後，中國抗戰進入相持階段。日軍為了確保對武漢地區的統治，企圖「殲滅」武漢周邊的中國軍隊。 麓山忠烈祠。楊華峰 攝 這段時期內，長沙一度是中國抗戰的軍事中心和文化中心，兩軍對峙在湘北以及鄂南、湘贛地區，中國軍隊對日軍佔領的武漢形成威脅。最重要的是，以湖南為中心的第九戰區集中了中國軍隊的主力部隊，日軍妄圖「圍殲」這些部隊。 位於長沙嶽麓山的第九戰區長官司令部指揮所舊址。楊華峰 攝 其次，長沙會戰與湖南的地理位置有較大的關係。中國抗戰進入相持階段後，日軍的戰略大概分為兩個方向，要麼西進進攻重慶；要麼南下打通粵漢鐵路，甚至去連接越南，形成所謂的「大陸交通線」。然而，無論是西進還是南下，日軍都需要經過湖南。 長沙會戰碑。楊華峰 攝 另外，湖南作為中國重要的糧食產區，同時擁有豐富的礦產資源，可以起到兵員補充的作用，也是中國抗戰的重要基地。日本企圖徹底徵服中國，就必須佔領湖南、佔領長沙。 遊客參觀麓山忠烈祠。楊華峰 攝 「前三次長沙會戰，在戰略上均被認定為中國的勝利，中國軍隊挫敗了日軍的進攻意圖。」姚江鴻認為，長沙三次會戰的勝利，沉重地打擊日本侵華軍隊，粉碎日本帝國主義妄圖消滅中國軍隊主力的野心，振奮了全國人民抗戰勝利的信心。尤其是第三次長沙會戰，是在太平洋戰爭爆發後英美軍隊紛紛潰敗的情況下發生，有力地支援世界反法西斯陣營的作戰，提高了中國在世界反法西斯陣營的地位。 在嶽麓山頂遠眺長沙城。楊華峰 攝 姚江鴻表示，長沙會戰雖已過去許多年，但是作為中華民族抵抗外族侵略過程中的幾次大型會戰之一，在今天仍有重要啟示。「它不僅關乎正確的戰略決策、民族團結與抗爭精神，而且彰顯出國際合作的重要性。我們應該繼續加強中國抗日戰爭史的研究，尤其是像長沙會戰等在世界戰爭史、二戰史有一定影響的戰役研究，才能更好地去捍衛世界反法西斯戰爭的成果。」 作者：向一鵬 (微信公眾號)
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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