截至8月10日 今年已有超390艘次郵輪從上海口岸出入境
2025-10-27 05:55 3,598次浏览80年前，臨沂這片土地上，曾響徹著衝鋒的號角，瀰漫著戰爭的硝煙，也流淌著沂蒙紅嫂救傷員的溫情。 今天，當人們踏上沂蒙這片被稱作「中國革命老區」的紅土地，追尋抗戰的足跡，會發現：歷史從未走遠，它藏在彈孔斑駁的老牆裡，刻在百歲老人的皺紋裡，更融入了今天老區人民熱氣騰騰的生活裡。 「百位紅嫂」不只是傳說 「紅嫂」，是歷史賦予沂蒙婦女的特殊稱謂。她們是一群平凡人，卻做著不平凡的事。據不完全統計，戰爭期間，沂蒙婦女共做軍鞋315萬雙，動員參軍參戰20萬人，救護病員6萬人。 「沂蒙母親」王換於蠟像。王採怡 攝 走進沂南縣沂蒙紅嫂紀念館，明德英用乳汁救傷員的故事震撼人心，王換於戰時託兒所的蠟像令人淚目。像這樣的普通婦女，館裡記錄了上百位。她們不是個例，是成千上萬沂蒙母親的縮影。 沂南縣沂蒙紅嫂紀念館裡記錄的「紅嫂」。王採怡 攝 拆下自家的門板做擔架，扒下房屋上的乾草餵軍馬，將最後一個親人送到前線……在紅嫂家鄉旅遊區，沉浸式小戲小劇《乳汁救傷員》《戰地搖籃曲》等輪番上演，演員們與臺下的觀眾共同見證著這份跨越80年的精神共鳴。 紅嫂家鄉旅遊區裡上演的沉浸式小戲小劇。王採怡 攝 除了看劇，遊客們還可以在景區內和身穿紅嫂服飾的演員互動，親手體驗用傳統技法編織草鞋、縫製軍衣，品嘗「紅嫂餅」「擁軍粥」等紅色文化美食。農文旅融合的創意，讓紅色故事有了鮮活的生命力。 紅嫂家鄉旅遊區裡上演的沉浸式小戲小劇。王採怡 攝 如今，「新紅嫂」的故事仍在沂蒙大地續寫。電商達人牛慶花把山裡的蘋果、蜜桃賣到中國各地，返鄉創業的「新農人」李廣閱讓萬畝荒山披上綠裝。她們不再手持擔架與藥箱，卻用新技術帶領老區人民走向致富之路。 一個山村的中國敘事 穿過青磚鋪就的廊道，走進四周堆滿書籍的房間，燈光漸暗，遊客三三兩兩盤坐在地，隨著三位演員的入場，沉浸式劇目《東高莊——一個山村的中國敘事》在抗大一分校沂蒙文獻體驗館正式開演，東高莊的故事也徐徐展開。 沉浸式劇目《東高莊——一個山村的中國敘事》。王採怡 攝 1940年寒冬，1300名抗大一分校學員穿越日軍3道封鎖線，徒步3000裡抵達沂南縣孫祖鎮東高莊村。低矮的民房裡，學員們白天在門板上演算戰術，夜間突襲日軍據點。更令人動容的是，村民把最後的口糧塞進學員行囊，自己啃樹皮充飢。 抗大一分校舊址。沂南縣委統戰部供圖 正是在這裡，19歲的學員沙洪寫下歌詞、教員久鳴譜曲，創作出經典歌曲《跟著共產黨走》。許多年後，當遊客在復原的茅草教室裡聽見那句「你是燈塔，照耀著黎明前的海洋；你是舵手，掌握著航行的方向」，斑駁的土牆仿佛仍在共振。 沉浸式劇目《東高莊——一個山村的中國敘事》。王採怡 攝 未來，這裡將依託抗大一分校舊址、徐向前元帥故居等國家級文物保護單位，以及革命歌曲誕生地的豐厚紅色資源，以 「一首歌曲的誕生，兩個百年的跨越」 為主題，在歷史現場構建兼具文化傳承與現代教育功能的綜合空間，持續書寫東高莊村實現鄉村振興的新時代敘事。 絕境中的「人性高光」 踏入費縣大青山勝利突圍紀念館，沉重肅穆的氣息撲面而來。巨型浮雕牆上，戰士們或持槍衝鋒、或揮舞大刀，眼中透露出視死如歸的決絕。玻璃展櫃裡，泛黃的作戰地圖、磨損的槍枝彈藥等文物，無聲訴說著那段悲壯的歷史。 大青山勝利突圍紀念碑。王採怡 攝 角落裡，一個外國名字惹人注目，那是國際友人漢斯·希伯的事跡介紹。這位外國記者本可安全離開，卻選擇與戰士們同生共死，用生命記錄真相。 大青山勝利突圍紀念館內漢斯·希伯的歷史資料。王採怡 攝 館內，互動屏帶遊客「親歷」突圍：戰士們如何在懸崖峭壁間攀爬，如何在彈盡糧絕時用石頭砸向敵人……那份絕境中的堅韌令人敬佩。 大青山勝利突圍紀念館。王採怡 攝 大青山一戰，是山東抗戰史上最慘烈的突圍戰。作為沂蒙抗日根據地的中心地區，1941年大青山一帶遭到日軍「清剿」。抗大一分校校長周純全臨危不懼，沉著指揮學員全力阻擊。面對數倍於己的敵人，戰士們以血肉之軀築起防線，最終以犧牲 300 餘人的巨大代價，成功掩護近萬人突圍。 大青山突圍烈士名錄。王採怡 攝 這場戰鬥，不僅展現了中國軍民頑強不屈的抗爭精神，更讓世界看到了中華民族在絕境中迸發的強大力量。 「紅綠融合」繪就新沂蒙 今天，行走在臨沂，最大的感受是：路好、景美、產業新。 風景秀美、四通八達的臨沂市。臨沂市委宣傳部供圖 當年支援前線的小推車，早被呼嘯而過的高鐵和四通八達的高速公路取代。紅嫂家鄉的煎餅、大青山的板慄、東高莊的小米……這些帶著「紅色基因」的綠色農產品，通過電商飛向世界各地。不只是農業，依託臨沂大市場的商貿物流、新材料等產業也在這裡紮根。 2月27日，山東臨沂，臨沂商城國際化推進大會舉行。臨沂市委宣傳部供圖 蒙山的雲海依舊壯麗，沂河的水依然清澈。紅色遺蹟就鑲嵌在這片「綠肺」之中。紅色精神守護了綠水青山，綠水青山又反哺著老區的金色未來。 風景秀美、四通八達的臨沂市。臨沂市委宣傳部供圖 沂蒙精神從未過時，它只是換了種方式在生長。過去，它是大娘手中的軍鞋、村民肩上的門板、戰士絕境中的怒吼。今天，它是村支書直播間裡的賣力吆喝，是農家樂老闆對食材的極致追求，是返鄉青年紮根山村的創業激情，是老區人民對美好生活的踏實奮鬥。 臨沂市郯城縣返鄉創業的青年正在直播售賣中國結。李結義 攝 80年，沂蒙早已換了人間。但那份「黨群同心、軍民情深、水乳交融、生死與共」的精神內核，卻像蒙山一樣巍然，像沂河一樣長流。 「沂蒙精神感天動地，黨群同心歷久彌新，我們堅持弘揚與踐行一體，展現時代價值。」中共臨沂市委書記張寶亮在不同場合多次提及沂蒙精神，他表示，站在新起點，將弘揚踐行沂蒙精神，將其作為旗幟燈塔、力量源泉和制勝法寶，團結帶領全市黨員幹部群眾，同心打拼、闊步前行，再創沂蒙老區振興發展新輝煌。 重走抗戰路，來沂蒙吧。這裡有值得永遠銘記的烽火傳奇，更有值得你親眼見證、親身體驗的新時代老區蝶變的澎湃脈動！ 作者：王採怡 、李欣 來源：微信公眾號
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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