習語丨「以史為鑑、面向未來，共同珍愛和平、維護和平」
2025-11-03 11:42 8,683次浏览北京8月7日電 (記者 張楊彬)「張燈結彩喜洋洋，勝利歌兒大家唱，唱遍城市和村莊，臺灣光復不能忘。不能忘，常思量。」7日在北京舉行的一場研討會上，兩岸多名學者唱起《臺灣光復紀念歌》。學者指出，臺灣光復的意義不僅在於脫離殖民統治，更代表著兩岸割捨不斷的深刻連結。 第十屆京臺學者共研會當天在北京舉辦，100餘名專家學者和有關人士參加，圍繞「臺灣光復與兩岸關係」主題及秉持正確史觀、共同銘記歷史、臺胞抗戰史等議題交流研討。 「歌詞中所唱的『張燈結彩喜洋洋』，是臺灣光復時，民眾歡欣鼓舞的場景，慶祝臺灣擺脫日本的殖民統治、回歸中國。」臺灣東海大學教授潘兆民在接受記者採訪時說，臺灣光復作為兩岸同胞的共同歷史記憶，永遠無法磨滅。 臺灣歷史學者、統一聯盟黨榮譽主席戚嘉林指出，80年前，日本戰敗投降，臺灣光復，民眾爭相慶祝，這源於正確的民族認同和不可分割的民族感情。臺胞堅持抗日50年，湧現的英勇事跡數不勝數。 北京大學臺灣研究院院長李義虎表示，毋庸置疑，臺灣光復是中國人民抗日戰爭勝利的重要成果，也是中國近代史的重要組成部分。日本殖民統治期間，臺灣人民進行堅決的反抗，付出巨大的犧牲。除武裝抗日外，臺灣人民也積極傳承中華文化，以對抗日本的文化侵略。 多位學者指出，臺灣光復的歷史正遭遇被篡改的危險。賴清德當局不斷在教育領域歪曲歷史，淡化兩岸連結，試圖將臺灣人民抗戰與臺灣光復的歷史從年輕一代的記憶中抹去，以混淆歷史事實的方式泯滅民眾的民族認同。 臺灣國際戰略學會理事長王昆義指出，在二戰的歷史敘事上企圖以所謂「終戰」代替「勝利」，會使臺灣年輕人更加難以辨識關於兩岸的歷史記憶。 「今年5月，我們在臺中舉辦了臺灣光復80周年研討會，學生們非常踴躍參與，他們從歷史角度了解和感受到兩岸的連結，類似的活動應該一直辦下去。」潘兆民說。 據悉，本屆共研會由民革北京市委會、北京聯合大學、北京海峽兩岸民間交流促進會聯合主辦，中國人民抗日戰爭紀念館協辦。(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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