上海書展·紙短情長 | 看立體書《走進石庫門》如何讓老建築「活」起來
2025-11-23 12:18 1,321次浏览長春8月15日電 (記者 郭佳)15日，吉林省日本侵華歷史研究中心(吉林省社會科學院滿鐵研究中心)首次向媒體集中展示部分「南滿洲鐵道株式會社」(簡稱「滿鐵」)檔案。專家稱，這家看似普通的鐵路公司，實則是日本侵佔中國東北的核心工具，是一支不穿軍裝的侵略軍。 這些檔案是本月19日正式開展的吉林省近現代史展覽的部分實物展品，包括調查報告、政府批文和內部通信。檔案顯示，滿鐵不僅從事鐵路運營，還集經濟掠奪、情報偵察和政治控制於一體，被稱為「日本版的東印度公司」。「它是一個綜合性的侵略機構。」該中心常務副主任佟大群說。 媒體工作者在吉林省近現代史展覽現場觀看檔案。 郭佳 攝 滿鐵總部設在大連，是日俄戰爭後，日本帝國主義為推行「大陸政策」，於1906年在中國東北設立的「假會社之名，行機關之實」的「國策公司」，是「代替政府經營南滿洲」的龐大殖民侵略機構，1945年隨著日本戰敗投降而滅亡。 佟大群披露，滿鐵成立後，為了取得更好的收集情報的效果，成立了滿鐵調查部。這個部門主要針對中國東北，但也對中國華北、華中、華南，以及朝鮮半島、遠東、西伯利亞等地區進行調查，甚至在倫敦、巴黎等地設有分支機構。 「它實際上是日本依託滿鐵刺探情報的重要部門。」佟大群介紹，滿鐵調查部的調查是全方位的，如國共關係、中國國內政局變化，甚至中國共產黨領導的東北抗聯情況都有涉及。 「研究人員最近發現，滿鐵存有1927年大革命前後上海共產黨支部和共青團支部的一個宣言，目前國內已沒有中文文本，這個日本孤本是譯文，這類資料很重要，說明當時日本除了經濟方面，還全方位掌握各種信息，以便為其決策服務。」佟大群說，當時滿鐵的調查報告會送到日本決策層，直接服務於日本的侵略行為。 檔案還顯示，在1931年九一八事變前，滿鐵已制定緊急運輸計劃，為日軍入侵提供後勤保障。事變爆發後，滿鐵的裝甲列車配合關東軍作戰，通過其運輸網絡源源不斷地為日軍輸送煤炭、鋼鐵和糧食。 目前，滿鐵檔案主要存放在遼寧、吉林等地。佟大群說：「滿鐵檔案不是一家企業的帳本，而是日本舉全國之力侵略中國的全記錄。公開它們，就是為了正視歷史，反擊否認侵略的人。」(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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