四川成都：七夕節裡結良緣
2026-02-16 17:14 4,814次浏览釋永信涉嫌刑事犯罪，嚴重違犯佛教戒律，正在接受多部門聯合調查的消息，一經發布，輿論一片譁然。釋永信不僅可能面臨國家法律的嚴厲制裁，而且按照佛教因果報應的規律還將承受嚴重的果報。他的所作所為，不僅葬送了個人的法身慧命，而且敗壞了佛教教風，侵蝕了佛教健康肌體，破壞了出家人的社會形象，給佛教的健康傳承造成嚴重負面影響。 痛定思痛，面對釋永信所犯的嚴重錯誤及其惡劣影響，我們再次深刻體會到釋迦牟尼佛「以戒為師」遺誡的慈悲用心、高瞻遠矚與重大意義。佛教四眾弟子各有其所應持守的戒律。無論是出家佛教徒還是在家佛教徒，嚴持淨戒都是個人覺悟解脫的根本、生起禪定和智慧的基礎、長養一切善法與功德的沃土。《佛遺教經》記載，釋迦牟尼佛圓寂前曾殷重告誡弟子：「汝等比丘，於我滅後，當尊重珍敬波羅提木叉。如暗遇明、貧人得寶，當知此則是汝大師，若我住世無異此也。……戒是正順解脫之本，故名波羅提木叉。依因此戒，得生諸禪定及滅苦智慧。是故比丘，當持淨戒勿令毀犯。若人能持淨戒，是則能有善法。若無淨戒，諸善功德皆不得生。是以當知，戒為第一安隱功德之所住處。」佛陀苦口婆心的囑咐，清晰深刻地闡明了持戒對佛教徒，特別是出家僧人修行解脫的根本意義，應當永遠為後世佛弟子所銘記和信受奉行。 以戒為師、嚴持淨戒，不僅是佛教徒個人修行解脫的根本，而且是佛教健康傳承的根本，是佛教的命脈所系。《善見律毗婆沙》說：「毗尼藏者，是佛法壽；毗尼藏住，佛法亦住。」持戒不是佛教徒個人的私事，而是關係佛教形象的大事，是關係正法久住的大事，是關係佛教前途命運的大事。如果佛教徒，特別是肩負住持佛法重任的出家僧人，戒律鬆弛，乃至隨意犯戒、破根本戒，就必然導致整個佛教的腐化墮落，引起社會對佛教的輕視甚至唾棄，最終使佛教走向滅亡。以戒為師、嚴持淨戒，守護佛教的命脈和前途，是每個正信佛教徒，特別是出家僧眾的本分與責任。 「宗教上有造詣」是宗教界代表人士「四條標準」之一。對佛教界人士，特別是佛教教職人員來說，宗教上有造詣首先就要以戒為師、嚴持淨戒。2021年全國宗教工作會議要求，宗教界要加強自我教育、自我管理、自我約束，全面從嚴治教，帶頭守法遵規、提升宗教修為。佛教界推進全面從嚴治教，提升宗教修為，首先就要提升持守戒律的宗教修為。從這個角度說，能否守好戒，不僅體現了佛教界人士的宗教修為，而且體現了佛教界人士的思想覺悟。 重視持戒修行，是中國佛教的優良傳統。中國佛教協會自成立以來始終倡導、引領全國佛教界堅持以戒為師、勤修三學。新時代以來，中國佛教協會深入推進全面從嚴治教，修訂完善規章制度，健全教職人員懲戒制度機制，依規依戒懲戒違規犯戒教職人員，落實違規犯戒人員通報制度，形成「一處犯戒，處處受限」的有力震懾。然而，佛教界仍然存在戒律鬆弛的狀況，佛教教職人員違規犯戒，乃至破根本戒的情況時有發生。如釋永信之流，對戒律毫無敬畏之心，放逸懈怠、追名逐利、貪圖享樂，肆意破戒，乃至墮入違法犯罪的深淵，既斷送個人前途，又令整個佛門蒙羞。造成這些問題的原因，一方面是佛教團體、佛教活動場所在教職人員管理的制度、機制和具體執行方面仍存在一些漏洞、短板和弱項，佛教界內部監督機制有待進一步健全完善和落實；另一方面是一些佛教教職人員在佛教修行上放逸懈怠，在自我約束上放任自流，以致動搖佛教信仰、背棄出家發心、不畏因果、無視戒律，徹底喪失了出家人應有的操守。 釋永信的嚴重問題為全國佛教界敲響了警鐘。唯有勇於面對、深刻反省，舉一反三、引以為戒，才能把問題和錯誤轉變為促進佛教徒個人修行進步和推動佛教健康傳承的「逆增上緣」。中國佛教協會堅決擁護和支持有關部門對釋永信的依法查處，從釋永信問題中深刻汲取教訓，縱深推進全面從嚴治教，始終堅持以戒為師，深入挖掘、闡釋、弘揚佛教經典中倡導以戒為師、勤修三學的內容，向歷代嚴持淨戒、精進修行的高僧大德學習，努力營造學戒、持戒、弘戒的良好風氣，教育引導佛教教職人員深刻認識「以戒為師」的重要意義，像愛護眼睛一樣守護戒律，進一步健全完善教職人員監督管理制度機制，堅決懲戒違規犯戒教職人員，堅決清除教職人員隊伍中的害群之馬，堅定維護佛教健康肌體和清淨莊嚴形象，推動我國佛教健康傳承。
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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