多國領導人抵華
2025-11-12 23:53 8,894次浏览「快看，復興號！」當高鐵列車從盧溝橋旁飛馳而過， 一群小遊客興奮地高喊。7月24日，新華日報·交匯點記者與00後大學生組成的「凱歌穿越八十年」尋訪團在北京盧溝橋畔發現，「盧溝橋上遠眺復興號」已成為熱門「打卡」項目。很多遊客駐足等候，只為定格「歷史的見證和未來的希望同框」這一經典瞬間。 一旁的中國人民抗日戰爭紀念館內，「為了民族解放與世界和平——紀念中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年主題展覽」自7月8日開展以來，已迎來10多萬觀眾。其中，一本泛黃的《保衛盧溝橋》劇本靜靜陳列，這部1937年由中國戲劇「天團」集體創作的三幕話劇，僅用3天時間便完成初稿創作，被譽為「話劇創作史上的奇蹟」。 集體吶喊：群星共同「保衛盧溝橋」 「保衛盧溝橋！保衛華北！保衛祖國！一切不願作奴隸的人們，起來呀！」在《保衛盧溝橋》劇本「代序」的結尾，用加粗黑體標註的4行臺詞格外醒目。 1937年8月7日，話劇《保衛盧溝橋》在上海蓬萊大戲院首演，舞臺上下共同振臂高呼「保衛盧溝橋、保衛華北」，磅礴的氣勢和抗戰的激情讓該劇轟動一時。當天《申報》刊發的宣傳語也相當「炸裂」——「使你敵愾同讎！」「使你決心抗戰！」並稱該劇是「抗戰第一聲的悲壯事實」。 話劇上演的1個月前，七七事變爆發，盧溝橋畔的槍聲激起中國人民奮勇反抗，吹響了全民族抗戰總動員的號角。7月15日，中國劇作者協會在上海成立，決定集體創作話劇《保衛盧溝橋》，控訴侵華日軍暴行、謳歌中國軍民浴血奮戰。 「當時限定3天內拿出初稿。」著名劇作家陳白塵參與該劇第三幕創作，他的女兒、南京師範大學退休教授陳虹介紹，「三幕話劇分別為《暴風雨的前夕》《盧溝橋是我們的墳墓》《全民的抗戰》，五六位作家一組同時寫一幕，寫得快的人十幾個小時就完成了，最終7月30日劇本印刷。」 「《保衛盧溝橋》打破傳統的戲劇創作模式，開創了文藝界集體創作的先河。」中國人民抗日戰爭紀念館革命文物部副研究館員徐源感慨道，從沒有一部話劇，聚集如此多的名家：崔嵬、張季純、阿英、於伶、宋之的等17位編劇參與，冼星海、周巍峙等人譜寫同名主題曲，陳白塵、辛漢文等7人成立演出籌備委員會，並邀請洪深等19人組成導演團，趙丹、金山、王人美、王瑩、吳茵等近百位電影人踴躍參與排練和演出。 「沒有那麼多角色，有演員表示演一個群眾也行。」陳虹說，當時周璇已是當紅明星，但在這部劇中只扮演了一個群眾角色。 南京圖書館研究員夏彪給記者出示了《保衛盧溝橋》首演當天的《大公報》公演特刊，其中，郭沫若題詞「盧溝橋雖然失掉了，我們依然要保衛盧溝橋」；著名導演萬籟天以《抗戰戲劇的開始》為題指出，《保衛盧溝橋》如抗擊敵人的大刀一般「掀起了全民抗戰的熱誠」。首演次日，《申報》發表評論稱《保衛盧溝橋》「猛烈地激動每一個觀眾的神經，沸騰他們的熱血。」 愛國無罪：一劇停而萬劇生 《保衛盧溝橋》被稱為中國戲劇陣線的戰鬥宣言，而它從來不是舞臺獨唱。抗戰史專家、南京師範大學歷史系教授經盛鴻告訴記者，1937年7月16日，「南京新聞記者協會」派代表找到劇作家田漢，稱他們準備舉行一次慰勞前方抗日將士的募捐義演，邀請田漢寫一個話劇劇本。田漢當即應允，當晚就動筆寫作，取名為《盧溝橋》。 「這部劇其實沒有什麼情節，基本都是激情鼓舞抗戰的內容。」經盛鴻說，除了部分導演、明星來自上海外，其他演員都由南京的記者出演，所有人都無報酬。經過幾天緊張的排演後，1937年8月9日，話劇《盧溝橋》在南京大華大戲院等地公演，成為《保衛盧溝橋》的「姊妹篇」，掀起了民眾抗戰的熱潮。 在上海，振奮人心的《保衛盧溝橋》演出被「八·一三」淞滬會戰的炮聲打斷。雖然《保衛盧溝橋》只演出了14場，但以話劇為載體創作、以盧溝橋事變為題材的作品如一石投水，激起無數漣漪。 「我們有筆的時候用筆，有嘴的時候用嘴，到嘴筆都來不及用的時候，便勢將以血肉和敵人相搏於戰場，我們不甘心作奴隸，我們願以鮮血向前！」正如《保衛盧溝橋》臺詞所言，中國文藝界在民族危急存亡的關鍵時刻發出了熱血的抗戰吶喊。 「七七事變後，尤其看到黨中央向全國發出《中國共產黨為日軍進攻盧溝橋通電》，包括父親在內的很多進步文藝工作者都異常激動。」 陳虹對記者說，「在此之前，所有的文學刊物上都不允許出現『抗日』字樣。為宣傳抗日，父親遭到通緝甚至毒打，如今愛國終於不再有罪了！」 陳虹介紹，這一時期，除陳白塵獨立創作的四幕劇《盧溝橋之戰》外，還誕生了張季純的《血灑盧溝橋》、胡紹軒的《盧溝橋》等以盧溝橋事變為核心背景的話劇作品。這些作品仿佛烽火中的萬人大合唱，形成了中華民族以血肉為音符、以山河為舞臺的音畫史詩。 霧季公演：掀起文藝抗戰新高潮 《保衛盧溝橋》停演後，聚集於上海的戲劇、影視工作者紛紛奔赴前線與敵後。對此，周恩來專門指示：以話劇為突破口，繼續堅持鬥爭。在中國共產黨的領導下，這支「文化的軍隊」在大後方迅速掀起了文藝抗戰運動的新高潮。 1941年10月，中華劇藝社在重慶成立。在當年10月至次年5月的重慶霧季，該社趁著日軍轟炸間隙排演了《大地回春》《天國春秋》《屈原》等7部大戲。受其感召，在此後的4年時間裡，幾十個戲劇團體在重慶霧季上演100餘部話劇，史稱「霧季公演」。《新華日報》對此進行了濃墨重彩的報導，讓這場「舞臺上的抗戰」更加深入人心。 沒有資金、生活困頓，這些都沒有澆滅中華劇藝社成員的創作熱情，他們把舞臺變成沒有硝煙的戰場。「《大地回春》公演後，全場觀眾群情激昂。演至高潮時，有觀眾高喊『我報名參軍』！父親常跟我說，一部戲能有這樣的效果，身為編劇這輩子都值了。」陳虹回憶道。 「當年在課堂上聽老師講述這段文化抗戰史印象頗深。戰爭年代，戲劇人手中的筆就是槍，口中的臺詞就是射向敵人的子彈。鼓舞民眾奮起抗爭，這就是戲劇的力量。」文華獎獲得者、一級演員郝光一邊翻閱著88年前的戲劇臺本，一邊說：「今天的戲劇工作者仍要紮根人民，生動演繹和平年代的美好故事。」 如今，盧溝橋石獅靜立如初，前來參觀、遊覽的年輕面孔絡繹不絕。他們或許不知，80多年前曾有這樣一群人在劇場內振臂高呼，但《保衛盧溝橋》劇中那句「不願作奴隸的人們，起來呀」仍如88年前那般錚錚作響。 指導單位：江蘇省委網信辦 總策劃：雙傳學 顧雷鳴 策 劃：田 梅 薛穎旦 馮海青 統 籌：塗 珂 顧星欣 文 字：徐 寧 攝 像：張 筠 曹凱琪 王詩宇 剪 輯：王詩宇 美 編：朱 麗 檢 校：王 瑾 刊頭題詞：孫曉雲 海報指導：師 悅 海報設計：武軒伊 支持單位：江蘇省新四軍研究會 南京藝術學院 新華報業傳媒集團 出 品
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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