中國中西部最大戰略調峰儲氣庫正式投運
2026-02-04 11:37 8,829次浏览北京8月12日電 (記者 應妮)「讓歷史說話 用史實發言——國家圖書館抗戰文獻整理成果展」12日在北京開幕。截至2025年7月底，中國國家圖書館已完成抗戰文獻整理出版成果60種，合計2714冊。 8月12日，「讓歷史說話 用史實發言——國家圖書館抗戰文獻整理成果展」在北京開幕，圖為展覽現場。 記者 應妮 攝 展覽分為「中流砥柱 中國共產黨抗戰文獻的整理與出版」「同仇敵愾 全民族抗戰文獻的整理與出版」「鐵證如山 日本侵華罪行文獻的整理與出版」「歷史審判 對日戰犯審判文獻的整理與出版」四個單元，系統展示了該館自2012年啟動「革命文獻與民國時期文獻保護計劃」以來，在抗戰文獻搶救、整理與研究領域取得的豐碩成果。 展覽融合展板、實物、掃碼查閱等多種方式呈現抗戰歷程。在第三單元中呈現的文獻，大部分源自日本軍國主義體系內產生的原始檔案，包括日本外務省等官方機構的公文，三井、三菱等企業的報告，中村義夫等侵華日軍日記家書中關於日軍暴行的原始記載，「滿鐵」、東亞同文書院等對中國資源進行調查後形成的調查報告等；觀眾從第四單元中可獲悉，國家圖書館面向全球徵集了日本二戰罪行檔案200餘萬頁，涵蓋中、英、日、俄、德等多語種原始文獻，整理出版「對日戰犯審判文獻叢刊」，建成了「東京審判資源庫」「日本細菌戰資源庫」。 國家圖書館黨委書記陳櫻表示，國家圖書館聯合各地圖書館、檔案館、博物館等單位，深化文獻收藏、整理、研究等各項合作，通過資源共享與經驗互鑑，紮實推進文獻保護，讓沉睡的歷史「開口說話」是對勝利最好的紀念，是對先烈最深的告慰。 據悉，展覽在國家圖書館總館北區二層大廳展出，將持續至10月15日，並在河北、江蘇、浙江、湖北四省的7家單位同步展出。(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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