廣州8月14日電 題:追尋廣州農講所學員印記:聽後人訴先輩故事,讓革命精神「活」起來 記者 蔡敏婕 「這是父親曾經用過的毛毯,縫補時總想起他為革命操勞的模樣。」今年87歲的姜淑芳撫摸著毛毯上的補丁,細訴過往,眼中滿是崇敬。她寄語年輕人:「好日子是烈士流血換來的,要永遠記著過去。」 姜淑芳是張培農烈士的兒媳,也是烈士革命遺物的守護者。20世紀20年代,國民革命運動高漲,包括張培農在內的江浙滬青年不遠千裡到廣州,入讀毛澤東主持的第六屆農民運動講習所,畢業後他們懷揣著革命理想,踏上了救國救民的道路。 張培農烈士後人(右)捐獻張培農曾用過的毛毯。李唯攝 2026年是第六屆農講所創辦100周年。為了徵集和記錄這些革命先輩的故事,毛澤東同志主辦農民運動講習所舊址紀念館(下稱:農講所紀念館)徵集小組近日再次出發,由館長顏暉帶隊從廣州赴江蘇無錫、鎮江、蘇州,上海,浙江寧波、溫州等地,尋找那些曾經在農講所學習、成長並投身革命的學員們的後人。 浙江寧波鄞州鹹祥,是一方紅色的土地。20世紀初,湧現金紹勣等一批熱血青年。「我爺爺在農講所學習期間,認真記錄了每一堂課的內容,他是寧波唯一完成全程學習的學員。」金紹勣的孫子金迪說,「回到寧波後,金紹勣組織農民運動,為革命事業貢獻了自己的力量,我為他感到驕傲。」 安友石的素描畫像。李唯攝 在無錫,徵集小組見到了第六屆農講所學員安友石的孫子安健。「爺爺最終連一張照片都沒有留下,這張素描畫像還是別人憑記憶畫下來的。」安健把安友石的素描畫像和革命烈士證明書放在一起:「他為了革命事業,不惜犧牲自己的生命,這種精神一直激勵著我們。」 「這個皮箱是父親生前出差時常用的物件,父親過世後,我一直將它留作紀念保存至今。」第六屆農講所學員肖尊一的兒子肖霄表示,當年許多書籍要麼在歲月中遺失,要麼不慎損毀,「唯獨這幾本因我格外珍視,才得以完好留存下來。」他表示,10年前曾帶著女兒前往農講所追憶先輩。 肖尊一的兒子肖霄(左)捐贈父親曾用過的皮箱。李唯攝 「祖父常說,農講所是革命的火種,那裡點燃的信念要一輩輩傳下去。」第六屆農講所學員許卜五的孫子許進回憶道,爺爺在回憶錄中多次提及農講所的學習經歷。 此次尋訪中,許進捐獻了祖父的多件珍貴遺物,包括記錄農講所學習經歷的回憶錄手稿,以及記載革命歷程的文件資料,「這些東西我們都格外珍惜,天氣好的時候會拿出來晾曬,生怕受潮損壞」。 「這些椅子和方桌是大爺爺張力生前用過的,雖然樸素,卻藏著老一輩革命者的初心。」在江蘇丹陽,第六屆農講所學員張力烈士的孫子張丹農擦拭著即將捐獻的老物件,他說,家人一直精心維護著這些遺物,讓它們在歲月流轉中得以完好留存。 在農講所期間,蕭楚女不僅講授課程,還結合實際自編教材,即便身患肺病仍堅持帶病授課。「那時候肺病很難根治,但他一邊治病一邊教學,毫無保留地向學員傳授革命理論。」在上海,蕭楚女烈士的曾侄孫肖本玉講述著這位農講所專職教員的革命往事,農講所培養的大批農民運動骨幹,如同燎原星火,在革命實踐中發揮了重要作用。 此次尋訪中,肖本玉展示了家族珍藏的史料——包括烈士光榮紀念證書、早年與農講所紀念館的往來書信等。「這些都是祖父為還原蕭楚女事跡奔走收集的。」他表示,「蕭楚女那輩人用生命詮釋了什麼是堅定信仰,現在的年輕人更要心懷理想、甘於奉獻。」 「爺爺常說,要讓老百姓都能穿長褲、點上燈,過上安穩日子。」在浙江省蒼南縣,王國楨烈士的孫子王祖聰表示爺爺常提起在農講所學到的農民運動理論。 此次他捐獻了王國楨生前用過的馬燈、蓑衣、書箱和算盤等珍貴遺物。「這個算盤是爺爺幫家裡算帳用的,他是村裡為數不多會讀書寫字的人,總想著教大家學文化。」王祖聰介紹,這些老物件在艱苦歲月中被家人精心保存,蓑衣是祖父化妝成農民開展革命活動時的偽裝工具,馬燈則見證了他夜晚給村民講課的點點滴滴。 談及捐獻遺物的初衷,王祖聰說:「這些東西保存得太不容易了,希望年輕人看到它們,能想起老一輩革命者的犧牲。爺爺他們當年拼了命,就是為了讓我們過上好日子,這份恩情不能忘。」(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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