世界首例克隆犛牛在西藏順利滿月 取名「納木錯1#」
2026-02-04 14:27 6,531次浏览電影《731》正式定檔9月18日全國上映，並於8月4日發布「血證」版海報，直面侵華日軍第七三一部隊的戰爭罪行，旨在喚醒民族記憶，警示未來。據悉，影片講述了1945年抗戰勝利前夕，侵華日軍第七三一部隊在哈爾濱平房區以「給水防疫」之名開展細菌戰研究，屠戮百姓進行人體實驗的故事，再現了侵華日軍第七三一部隊的反人類暴行。通過小販王永章等無辜平民被誘捕、囚禁，淪為慘無人道活體實驗品的悲慘遭遇，展現了在戰爭洪流下小人物的苦難、覺醒與不屈抗爭精神，以震撼人心的藝術力量，為歷史發聲，為真相立證。 《731》2025年是中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利八十周年，電影《731》的上映承載著特殊意義。影片旨在通過震撼人心的藝術表達，將那段沉重的民族記憶與歷史證言搬上銀幕，深刻揭示日本軍國主義反人類的滔天罪行，警醒世人以史為鑑。此番發布的「血證」版海報，採用紅白主色調，畫面中心身著防護服的侵華日軍第七三一部隊隊員與被囚禁者冰冷對峙，形成強烈的壓迫感。被囚禁者身體騰起的熊熊烈焰，象徵著其生命被殘酷榨取、燃燒殆盡。火焰中映現出焚屍爐的濃煙、野外活體實驗的慘狀、萬人坑中遺骸的輪廓…… 《731》「血證」版海報電影《731》從劇本創作到落地拍攝歷時十年，電影創作團隊走訪國內外搜集真實史料，查閱資料超百萬字，在創作過程中力求「每一處細節均有史可依」。導演趙林山曾表示，「我們不僅要呈現暴行的表象，更要通過影像喚醒國際社會對戰爭倫理的深刻反思。」製作層面，《731》團隊以近乎苛刻的態度追求真實。大到四方樓場地的全景搭建、建造「特別移送」的火車車廂；小到人物妝造細節、衣服縫線位置都反覆琢磨。主演姜武坦言，拍攝期間多次因直面「歷史現場」而情緒失控，「每一場戲都是對心靈的拷問，但我們有責任讓觀眾看到真相。」 電影《731》採用多線敘事結構，既刻畫侵華日軍內部的權力傾軋與人性扭曲，也聚焦被實驗者的隱秘抗爭。趙林山介紹，「《731》不是一部販賣苦難的電影，而是一面照見人性之惡的鏡子。我們試圖通過藝術化的表達，讓觀眾看到戰爭如何異化人性，而絕望之下又如何迸發微光。」 銘記歷史，正是為了珍視當下、捍衛和平。片方表示，《731》以無可辯駁的史實和藝術真實，正本清源，有力回擊任何歪曲、否定侵略歷史的錯誤言行，確保歷史的真實性和嚴肅性在代際傳承中永不褪色，讓歷史的警鐘長鳴不息。影片所展現的深重苦難與戰爭的殘酷本質，最終指向的是對和平的深切呼喚與堅定守護，旨在喚起全人類反對戰爭、維護和平的共識與力量，共同守護照亮未來的和平之光。電影《731》由長影集團有限責任公司、保利影業投資有限公司、北京環鷹時代文化傳媒有限公司、合作愉快（北京）影視科技有限公司出品，千歲影視文化（北京）有限公司、哈爾濱演藝影視集團有限公司、合作愉快（北京）影視文化工作室、青島東方影都影視產業管理有限公司、北京高興文化傳媒有限公司、眾鑫魔力無錫影視有限公司、上海宸珩文化傳媒有限公司、凱鷹影業（舟山）有限公司、北京團圓影業有限公司聯合發行。
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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