中國最北生態農業縣4萬畝小麥秋收過半
2025-12-09 13:24 3,591次浏览汕頭8月5日電 題：一紙烽火僑批訴說潮汕僑胞家國情 記者 李怡青 「茲國難當頭，為爭取國家存亡保守領土而致大戰。在廣東，一方面糧食自然高貴，只求勿至恐慌，勿逢戰爭之地，則願足矣。當此時期，家中須著節儉……」5日，記者在著名僑鄉廣東汕頭舉辦的「烽火僑批家國情」僑批檔案專題展觀展活動看到，1938年馬來西亞潮汕華僑陳嘉成寄澄海雙親的批信中，表達了對家鄉境況的擔憂和對家中親人的牽掛。 「烽火僑批家國情」紀念中國人民抗日戰爭暨世界反法西斯戰爭勝利80周年僑批檔案專題展觀展活動8月3日至9月30日在汕頭市舉行。 此次共展出僑批及相關資料圖片130多幅，其中精選的抗戰時期潮汕地區珍貴僑批檔案，通過圖文加實物形式，講述抗戰時期海外僑胞愛國愛鄉的拳拳赤子之心和海內外潮汕兒女並肩作戰、共御外辱、頑強不屈的英勇抗戰事跡。 "烽火僑批家國情"僑批檔案專題展觀展活動8月3日至9月30日在汕頭市舉行。圖為8月5日展出的部分僑批。 林大森 攝 「僑批」是華僑華人通過民間渠道及後來的金融郵政機構寄給家鄉眷屬的書信和匯款合稱，長期流行在海外華僑華人的僑居地與東南沿海僑鄉之間，流傳時間長達150多年。2013年「僑批檔案」入選聯合國教科文組織「世界記憶名錄」。 振盛興批局創始人曾仰梅之子曾益奮5日參觀展覽時告訴記者，振盛興批局由父親於1899年創辦。抗戰時期，振盛興批局千方百計通過水客經東興匯路把僑批轉入汕頭，以解僑眷燃眉之急。當年在潮汕地區，有著數百萬僑眷，依靠著家人通過僑批從海外寄回生活費。 他說，父親曾仰梅在泰國響應愛國僑領蟻光炎的號召，不僅自己捐資、發動親人參與，還把振盛興批局當成募捐點，發動僑胞為抗戰捐款捐物，並將籌集到的資金和物資送到前線支持抗戰。 「東興匯路」開拓者之一趙開鉗之子趙永興5日接受記者採訪時說，在抗日戰爭最艱難的時候，父母親冒著生命危險於1942年春開闢「東興匯路」，並交由母親伍如英管理。 他回憶，6歲的時候，全家為了躲避日軍追捕，在北部灣海域的漁船上飄了好幾個月，一次日軍飛機來轟炸，母親墜海，險些失蹤。但是父母親沒有放棄，依舊冒著生命危險一次次將僑批和抗戰物資運回家鄉。 汕頭市政協文史研究員、僑批收藏家馬學東表示，「東興匯路」是這次僑批展的重要組成部分，是抗戰最艱難的時候多方合作打造的一條抗戰特殊僑批運輸通道。「東興匯路」帶來的僑匯養活了潮汕以及福建南部幾百萬僑眷，同時它也是一條輸血線，運送了海外華僑的捐款和物資，有力地支援了前線的抗戰。我們要繼承僑批精神、傳播僑批精神。 參觀僑批展的少年趙苡然說：「一封封抗戰時期的僑批中有許多老故事，看到華僑們在祖國困難的時候堅持寄錢支援祖國，我很感動，要學習他們的愛國精神。」(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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