青海西寧發布地質災害橙色預警
2026-03-05 08:41 2,124次浏览位於雲南畹町的南洋華僑機工回國抗日紀念館—— 守護南僑機工的記憶豐碑(僑·博物館⑦) 雲南省德宏傣族景頗族自治州瑞麗市畹町鎮，緊鄰中國與緬甸邊境線，南洋華僑機工回國抗日紀念公園依山而建。從公園高處俯瞰，呈「V」字形的南洋華僑機工回國抗日紀念館(簡稱「南僑機工紀念館」)嵌在綠意盎然的山間，紀念館旁的南洋華僑機工回國抗日紀念碑靜靜矗立，一碑、一館、一園共同守護著一段與南僑機工相關的熱血記憶。 「再會吧，南洋！我們要去爭取一線光明的希望！」走進南僑機工紀念館序廳，伴著由田漢和聶耳創作、南僑機工時常吟唱的《告別南洋》旋律，觀眾的思緒重回1939年的新加坡碼頭，回到南僑機工回國支援抗戰的那段烽火歲月…… 南僑機工踴躍回國參戰的縮影 在南僑機工紀念館展櫃中，一本封面暗紅、紙張泛黃的英文護照有些與眾不同。這本護照屬於南僑機工陳昭藻，護照上記錄的地址「新加坡武吉巴梭路43號」，是當時南洋華僑籌賑祖國難民總會(簡稱「南僑總會」)總部所在地，護照的籤發日期是「1939年3月10日」。 這是目前全球已發現的南僑機工護照中，唯一一份地址在南僑總會總部所在地的英文護照。護照的地址和時間，呼應著南僑機工登上歷史舞臺的開端—— 1937年7月7日中國人民抗日戰爭全面爆發後，中國沿海重要港口基本淪陷，西北公路和滇越鐵路先後被切斷，全長1146公裡的滇緬公路從中國雲南昆明經畹町通往緬甸，在1938年8月通車後成為中國與外部聯繫的重要國際運輸通道，被稱作「中國抗戰的生命線」。1939年2月7日，時任南僑總會主席陳嘉庚在《南洋商報》上發出《南洋華僑籌賑祖國難民總會第六號通告》，徵募熟悉汽車駕駛與維修的華僑青年回國服務，支援滇緬公路運輸工作。 通告發出後，報名者不斷。他們中有教師、醫生、商人、工程師，其中不乏家境殷實的華僑青年。1939年2月18日除夕夜，被譽為「八十先鋒隊」的第一批南僑機工在新加坡碼頭告別親友回到祖國支援抗戰。此後，3200餘名南僑機工分批回國支援。他們來自今新加坡、馬來西亞、印度尼西亞、緬甸、越南、泰國等國，其中至少有5名是女性。 「我的父親陳昭藻護照籤發的日期就在《第六號通告》發布後的一個多月，地址就填寫在南洋總會所在地。這本護照也是南僑機工踴躍回國參戰的一個縮影。」陳昭藻女兒陳達婭說。 如今，南僑機工紀念館還收藏著許多由南僑機工及其後人捐贈的歷史實物：林熙庚的英文駕照，鄺振聲的全套機修工具，謝川周的日記本，黃迎風的鋼筆、鐵皮箱……在一件件南僑機工相關證件和日常生活用品中，南僑機工群體的形象更加豐滿立體起來。 凝聚南僑機工後人的精神家園 「在報名參加南僑機工時，父親陳昭藻的實際年齡已經39歲，為能順利回國參戰，他將年齡改為34歲。在南僑機工中，父親屬於年齡較大的。在他留下的與其他南僑機工往來信件中，許多戰友都親切地稱他為『昭藻兄』『伯爹藻』，父親一生中都與戰友保持著非常深厚的友誼。」陳達婭回憶。 作為中國首個以南僑機工回國抗日為主題的紀念館，南僑機工紀念館於2017年7月7日開館並免費開放，展覽分為「祖國召喚、告別南洋」「革命母親、赤子忠心」「滇緬公路、生死與共」等8個部分，通過1200餘張歷史照片、2000餘件實物及5處情景再現等方式，展現南僑機工在滇緬公路上搶運抗戰物資的英勇事跡。自開館以來，南僑機工紀念館不僅是民眾了解、紀念南僑機工的教育基地，也是凝聚南僑機工後人牽掛的精神家園。 「南僑機工紀念館自籌建以來，獲得了許多南僑機工後人的慷慨捐贈和大力支持。建館之初，雲南省南洋華僑機工回國抗戰歷史研究會向紀念館無償捐贈了數百件南僑機工相關歷史實物，為新生的紀念館注入鮮活的血液。紀念館開館後，許多南僑機工後人在參觀紀念館後，將家中收藏的南僑機工相關生活用品、資料收集整理出來，源源不斷地捐贈給我們。我們與這些南僑機工後人始終保持著溝通聯絡。」南僑機工紀念館館長羅雲輝說。 南僑機工林福來的義子林曉昌成立雲南省南洋華僑機工回國抗戰歷史研究會，致力於挖掘、傳揚南僑機工歷史，在2005年自費籌建南洋華僑機工回國抗日紀念碑；南僑機工陳團圓的兒子葉曉東成為南僑機工回國抗日紀念碑的守碑人，年過八旬仍然常常到紀念館，為遊客進行志願講解；南僑機工黃迎風的女兒，在參觀南僑機工紀念館時看到父親的照片，潸然落淚，回家後將父親使用過的鋼筆和鐵皮箱捐贈給紀念館……藉由後人的傳承和接力，南僑機工的精神遺產仍在熠熠生輝。 傳揚南僑機工的故事和精神 「從1939年到1942年的3年間，3200多名南僑機工通過滇緬公路共搶運了50多萬噸軍需物資，平均每日的軍需物資輸入量保持在300噸以上，為中國抗戰贏得了生死攸關的物資保障。也是這3年間，共有1000餘名南僑機工犧牲在滇緬公路上，將青春和生命奉獻給了他們珍愛的祖國。」羅雲輝說，「南僑機工紀念館的目標就是讓更多民眾了解南僑機工的歷史故事，感受南僑機工精神。」 近年來，南僑機工紀念館的藏品也走向更加廣闊的舞臺。2019年，南僑機工紀念館成為復旦大學教學基地，並在復旦大學校園內舉辦南僑機工相關圖片實物展，原定3天的展覽因反響熱烈延至7天。近年來，南僑機工紀念館融合國家級非物質文化遺產傣族剪紙創作的《南僑機工 赤子功勳》剪紙被中國華僑歷史博物館等多家文博機構收藏，剪紙動畫作品通過媒體和網際網路在海內外廣泛傳播。未來兩個月，南僑機工紀念館還將與德宏傣族景頗族自治州僑聯、雲南省檔案局等機構合作，推出南僑機工相關主題展覽。 「南僑機工紀念館位於滇緬公路國內段的終點畹町，是南僑機工每次執行運輸任務回到中國的第一站，也是他們可以安放初心和家國牽掛的地方。這個紀念館對南僑機工後人來說有著特殊的意義。」陳達婭說，「我的記憶裡，父親一直非常注重衣著整潔，出門用鞋拔穿鞋，回家用刷子掃除身上的灰塵，這些從小養成的習慣伴隨了他一生。這些捐贈物是民眾了解當時南洋華僑青年生活的一面鏡子。我捐贈父親遺物的初衷，也是希望能讓更多人了解真實的南僑機工，感悟南僑機工的精神力量。」 「南僑機工群體關注祖國安危榮辱，在祖國危難時期挺身而出、勇赴國難，在艱險路途中勇往直前，在艱難困苦環境下以勇氣和樂觀克服困難，在執行任務中精誠團結、互助合作，他們體現的愛國主義精神、偉大獻身精神、革命樂觀主義精神、艱苦奮鬥精神和團結互助精神，值得我們一直傳承學習。」羅雲輝說，「我們也將繼續通過館校合作、文創開發、特展策劃，藉由虛擬實境、裸眼3D、線上觀展等現代技術，推動紀念館的展品走出館門，把鮮活感人的南僑機工故事和精神傳揚下去。」 本報記者 高 喬 《人民日報海外版》(2025年08月13日 第 06 版)
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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