（抗戰勝利80周年）陳納德孫女：飛虎隊與中國情誼「直擊心底」
2026-02-20 09:44 6,538次浏览8月8日，電影《東極島》正式全國上映，同日舉辦的「讓全世界知道」雲路演活動連線全國888家影院，將這段中國漁民救援英國戰俘的故事展現給觀眾。浙江舟山普陀主會場與北京分會場跨城聯動，主創團隊、救援漁民後代、國際友人及全國觀眾共同見證這場歷史與光影的對話。跨時空的英雄壯舉影片聚焦1942年東極島漁民的英雄壯舉：198位中國漁民冒著生命危險，從戰火中解救英軍戰俘，用行動詮釋「有難必救」的信念。影片導演管虎動容表示，彰顯歷史真相是這部電影的立身之本，「我們要替不愛說話的、謙遜的中國人把故事講出來。」 「要讓傳統技藝和民俗在銀幕上甦醒。」影片導演費振祥告訴觀眾，劇組為還原歷史做了大量調研，從漁船工藝到漁民號子，甚至演員撈起的魚的種類，都嚴格遵循舟山民俗。朱一龍飾演的漁民阿贔在捕魚後要把吃的第一口丟回大海，「這是對海洋的敬畏，也是我們從民俗專家那裡學到的傳統。」如果說《東極島》有彩蛋，那就是路演現場的兩位特殊嘉賓——東極島島民王裕斌、楊小平。兩人不久前在9-10級風浪中勇救落水遊客，與影片中祖輩的精神形成跨越時空的呼應。「我們是東極島漁民的後代，海上有人，我們必救」。樸實的話語道出刻在島民骨子裡的善良。《東極島》總製片人梁靜感慨道：「83年前的救人者與今天的救人者相聚，證明中國人的DNA不會變。」全國聯動，讓世界知道 此次雲路演創下規模紀錄，全國888家影院同步直播。技術團隊提前完成信號連接，讓各地觀眾實時參與主創互動。據統計，影片上映首日便吸引200萬人次觀影，社交平臺上「解氣解恨」「熱血沸騰」成為觀眾反饋高頻詞。 路演現場，不少救援漁民與英軍戰俘的後代到場。漁民吳其生的孫子吳布偉感慨萬千：「電影真實還原了祖輩『漁民的本分、大海的胸懷、菩薩的心腸』，這段歷史不該被忘記。」漁民吳其麟的孫女吳小飛觀影中多次熱淚盈眶，「沒想到第一次在電影院有了回家的感覺，像小時候聽爺爺講故事。」先輩們的故事，從口口相傳到走向銀幕。英軍戰俘後代維尼太太遠道而來表達感謝：「若沒有這些漁民，384個家庭將陷入黑暗記憶，這段故事成為了刻在我們家族記憶裡的溫暖與希望！」「這是多年未見的史詩巨作，既是人性的史詩，也是血性的史詩，讓中國反抗精神在銀幕上閃耀。」北京分會場中，賈樟柯導演這樣盛讚影片。而英國演員李凱文作為戰俘扮演者，用中文分享他的感悟：「我在中國15年，終於有機會講述這樣的故事。通過這部電影，世界看到了中國人的熱情與勇敢。」 活動尾聲，全國888家影院觀眾與主創共同完成「抱拳禮大合影」，用傳統禮儀定格這一刻的感動。「希望向全世界講述東極島的故事。」費振祥激動地說。隨著8月22日英國上映計劃的公布，這段東極島漁民的救援傳奇將跨越國界，「有難必救」的中國精神將「讓全世界知道」。
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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