百餘件「壓箱底」藏品公之於世！「珍存銘志——上海市民抗戰實物收藏展」啟幕
2025-11-02 02:38 1,583次浏览零下40℃，積雪沒胸 侵華日軍布下「鐵壁合圍」的天羅地網…… 在長白山深處的絕境中， 東北抗聯戰士如何存活並堅持戰鬥？ 答案，藏在一座座隱秘的「密營」裡。 蒿子湖密營。蒼雁 攝 密營是什麼？ 這不是普通營地， 而是東北抗聯在日寇瘋狂「討伐」下， 於原始森林深處打造的秘密生存與戰鬥網絡。 楊靖宇將軍建立的蒿子湖密營，也稱楊靖宇密營。蒼雁 攝 位於吉林樺甸紅石林區的蒿子湖密營， 就是東北抗日聯軍(抗聯)第一路軍總司令 楊靖宇將軍 於1938年末建立的核心基地。 蒿子湖密營紀念館。蒼雁 攝 這處密營至今依稀保持著原貌， 其沿山澗分布，佔地255公頃， 地形如「迷魂陣」， 由30多處功能各異的遺址組成。 曾經的密營就建立在這片森林中。 密營可謂五臟俱全： 司令部、被服廠、槍械所、哨所、 糧倉、營房…… 構成了深山中的「戰鬥生命線」。 密營中的「司令部」。蒼雁 攝 1938年末–1940年初， 楊靖宇在此指揮十餘次戰鬥， 依託密營對抗日軍「蓖梳山林」(拉網搜山)、 「鐵壁合圍」的絞殺。 司令部內部構造。蒼雁 攝 這裡是東北抗聯第一路軍 規模最大、保存最完整的密營遺址。 抵禦零下40℃的酷寒，關鍵在「地窨子」！ 這可不是普通房子， 而是抗聯戰士的半地下生存堡壘。 地窨子。資料圖 建造智慧： 向下深挖1-2米，原木搭架， 覆土蓋草皮，與地表齊平，冬暖夏涼， 偽裝大師： 入口用柞木搭偽裝棚，覆蓋枯枝落葉， 極難發現，堪稱「隱形門」。 原始森林裡「偽裝」後的地窨子。蒼雁 攝 溫度奇蹟： 最深處的地窨子能容納三四十人。 即使外面零下40℃， 鋪著兩層破棉襖和乾草獸皮的「室內」， 體感竟能維持在零上5℃左右！ 仿建的地窨子。蒼雁 攝 東北抗聯蒿子湖密營紀念館館長吳豔濱 進一步揭示了「地窨子」的禦寒黑科技： 火牆、藏煙與生存細節。 戰士們在樹洞裡起鍋做飯。 當「大煙炮」(強暴風雪)來襲， 氣溫驟降至零下45℃。 「火牆」供暖： 不是磚牆！牆角壘石火塘， 熱量通過底部特殊結構(墊高+通風口+淺溝) 輻射整面土牆，成為巨大暖源。 屋頂30釐米厚的落葉松板+碎樺樹皮填縫， 鎖住溫暖。 地窨子上覆蓋枯草保暖。蒼雁 攝 「隱形」煙火： 煙囪深埋地下，排煙管延伸至山頂散煙， 空中只見霧氣。 排煙管道。 楊靖宇甚至巧妙利用 245年樹齡、根部中空的沙松樹幹 藏匿炊煙，避開日偽偵察機。 二百多年樹齡的沙松依然存活。 以命守護： 火塘晝夜不熄，戰士輪班添柴。 手凍僵？布條纏緊柴刀！ 腳生瘡？辣椒秧煮水外敷！ 實景還原密營中抗聯戰士的艱苦。 大雪封山，糧食斷絕怎麼辦？ 距離地窨子200米， 用柞木搭成的「儲藏窖」， 外圍糊著黃泥， 就是抗聯的「地下糧倉」。 抗聯戰士的生活用品。 抗聯戰士初到密營時， 由於日偽軍的保甲連坐、堅壁清野， 加上因叛徒告密， 將抗聯一路軍的70多座密營燒毀， 大部分糧食彈藥被搜走。 密營缺少糧食，戰士們便四處收集橡子。 密營挖掘出來的抗聯戰士生活用品。蒼雁 攝 橡子是柞樹籽， 戰士們將橡子收集起來，晾曬好， 用碾子碾成粒或粉來食用。 抗聯戰士用來磨橡子用的碾盤。 蒿子湖密營地處山凹裡， 有若干大坑， 叫狩獵坑，也就是陷阱。 獵坑。蒼雁 攝 像這樣的陷阱， 抗聯戰士們挖了16個。 「動物掉裡就吃到肉了。」 狩獵坑。 生存的智慧滲透在每個細節裡。 在缺醫少藥條件下， 抗聯戰士將黃菠蘿樹皮煮沸消毒後覆蓋傷口， 成為「森林創可貼」，或直接食用， 利用其天然抑菌性防止感染。 黃菠蘿樹皮。蒼雁 攝 冰雪遊擊： 智慧對抗「鐵壁合圍」 如何在日軍獵犬追蹤下隱蔽行軍？ 抗聯戰士們同樣有著應對之策。 白山黑水間的抗聯戰士。蒼雁 攝 「向陽行軍」法： 專走朝陽山坡， 利用融雪自然掩蓋足跡。 原始森林中的朝陽山坡。蒼雁 攝 「冰河斷蹤」術： 若被獵犬緊追，毅然赤腳踏過刺骨冰河， 讓激流衝刷掉所有痕跡與氣味。 遊擊精髓： 「快穿插、快集中、快打、快撤退」—— 依託密營網絡， 在廣袤長白山以少勝多，頑強周旋。 戰士們用來撤退的交通壕。 蒼雁 攝 【永不磨滅的印記
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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