「七月七」開唱節在清遠連南大麥山鎮新寨村舉行
2026-03-12 13:54 3,479次浏览80多年前，法國人羅傑·皮埃爾·勞倫斯保留了數百張照片，記錄下二戰期間日軍侵華的暴行。如今，他的外孫馬庫斯將塵封多年的618張照片，無償捐贈給中國。 日前，馬庫斯重訪中國，在好友陪同下來到黑龍江哈爾濱市，參觀了侵華日軍第七三一部隊罪證陳列館。 「日軍所犯下的暴行，遠超出我們的想像」 在侵華日軍第七三一部隊罪證陳列館，馬庫斯和兩位好友全程眉頭緊鎖，神情凝重。 參觀現場，馬庫斯頻頻落淚，他表示無法接受所看到的一切，「我們一直認為科學家應該是治癒世界的人，可他們多年研究的結果，卻是從事犯罪行為、殺害他人。日軍所犯下的暴行，遠遠超出了我們的想像，世界其他地方的人們需要了解這段歷史。」 參觀完畢後，馬庫斯和好友分別用中文、英文、法文在留言板上寫下沉甸甸的——「和平與正義」。 當晚，馬庫斯一行人還觀看了電影《南京照相館》。觀影中，馬庫斯一度因影片中侵華日軍暴行畫面產生強烈不適而離場。「618張日軍侵華鐵證如今才歸還給中國，我為我和家人的膽小懦弱感到深深的抱歉。」 馬庫斯向中方捐贈 618張日軍侵華照片 8月4日，中國駐法國大使館舉辦了法國友人馬庫斯向上海淞滬抗戰紀念館捐贈抗戰歷史照片的交接儀式。馬庫斯無償捐贈了其外祖父羅傑·皮埃爾·勞倫斯生前收藏的618張歷史照片。 經鑑定，照片均為明膠銀鹽黑白相紙，洗印於20世紀30至50年代。這些照片真實記錄了中國百姓飽受日本侵略者摧殘的殘酷場景，更揭示了日本侵華戰爭的歷史真相。 據了解，馬庫斯在2021年收拾自己外祖父的車庫時，無意中發現了一本被保存在防水袋裡的相冊，其中包含一批老照片，部分照片甚至帶有血跡。他首批發現了170張相關照片，在後續的整理中又發現了一些，共計600多張相關照片。經過慎重考慮，馬庫斯決定將這些照片送往中國。 馬庫斯說，這些照片是外祖父羅傑上世紀30年代在上海拍攝的。當時，外祖父在上海法租界擔任種植園主管，他用相機記錄下日軍轟炸上海、屠殺中國百姓等暴行，大部分照片背後都有手寫的備註。 照片內容觸目驚心，有轟炸過後的殘垣斷壁、被遺棄街頭或江中的屍體、在廢墟上清理的人們……馬庫斯表示他不知道抗日戰爭，因為法國的教材裡沒有這段歷史。「從外祖父拍的照片中，我看到了真實的日本侵華歷史，害怕、震驚、無法入睡。」 參觀侵華日軍第七三一部隊罪證陳列館是馬庫斯一行在中國的第一站，接下來他們還將到北京、南京、杭州、上海等地尋訪參觀。 來源：央視新聞微信公眾號(ID：cctvnewscenter)綜合中央廣電總臺中國之聲 監製/王元 主編/米莎 總臺記者/王海樵 張耿生 穆冠豪
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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