【牢記囑託·看見美好中國】「紅綠」生金 繪就老區新景
2026-03-02 04:12 9,856次浏览北京8月4日電 著名歷史學家許倬雲先生在美國去世，享年95歲。 作為最具影響力的史學大家之一，許倬雲學貫中西，著作等身，他出生於福建廈門，祖籍江蘇無錫，代表作包括《西周史》《中國古代社會史論》《漢代農業》《萬古江河》《說中國》等。 圖片來源：許倬雲個人微博 「關心天下之事」，幾乎是他一生的寫照。經歷過戰火紛飛的艱難歲月，許倬雲的內心充滿了對祖國的深情厚意與無盡熱愛，當被問及人生最大的遺憾，他一字一頓：「但悲不見九州同。」 近年來，年過九旬的許倬雲依然筆耕不輟，他堅持寫作、直播，始終關注著青年一代的成長與發展，鼓勵年輕人「往裡走，安頓自己。」 他曾說，「我就覺得要趕時間。我該做的事，我不要耽擱，儘量做下去，盡我的餘年，幫助我們的年輕人，身心有個安頓。」 一起來看看，許倬雲的這些話裡，能不能找到你要的答案： 關於「歷史」—— ·從一個人看他的時代，他的悲歡離合多少是他自己負責任，多少不是他的責任。絕大多數的悲劇不是他的責任，都是犧牲品。 ·並不存在不可改的歷史命運，也不存在歷史決定論。歷史只能永遠追尋、矯正和改進。 ·「知道自己」這一點，才是「以史為鑑」的真義。作為個人，沒有人在患健忘症之後，還能清楚理性地處理日常事務。而作為整體的人群，卻往往以為只是活在今天，何必知道過去。歷史的知識，即是治療集體健忘症的藥方。 關於戰爭記憶—— ·長大後我才曉得，當年川軍派出一個師直奔前線，在臺兒莊全陣亡，從士兵到師長，一個不留。這是我最難過的事情，當時我不過才8、9歲，知道他們要去打「國仗」，所以小孩變大人不是年紀，而是心境。 ·我看見滿城的屍首，我們房子炸掉了，睡在街邊上，夜裡驚醒，看見陰兵過境，那個是精神極度緊張之後的反應，幻覺。 ·這些事情，讓我接近人民，接近最弱的地方，生死關頭、飢餓關頭、罹難關頭。我對生命因此特別重視，特別尊敬，也特別對別人的苦事我感同身受。 圖片來源：《十三邀》視頻截圖 關於教育、讀書—— ·為了做一日和尚，總得盡一日鐘的責任，因此來者不拒，有人願意聽，我就盡力交流。畢竟，我們都是知識鏈的一個環節，這一長鏈，不能在我手上斷線。 ·讀書不是為了學位，讀書是為了獲得一種判斷世界的能力。 ·各位的身體裡都有一個自己，這個自己是最寶貴的東西。在你二三十歲的時候，要尋找自我，不要糟蹋它。第一，不要被欲望糟蹋；第二，不要被自憐糟蹋。 ·這一輩子，「完整的人」這四個字是你的責任。 ·你是頂天立地的人，世界因你的存在而改變，因你的不在而缺憾。 與年輕人對話—— ·往裡走，安頓自己。 圖片來源：《十三邀》視頻截圖 ·要人心之自由，胸襟開放，拿全世界人類曾經走過的路，都要算是我走過的路之一。要有一個遠見，超過你的未見。我們要想辦法設想我沒見過的地方，那個世界還有可能什麼樣。 ·我們今日正在江河入海之時，回顧數千年奔來的歷史長流，那是個別的記憶；矚望漫無止境的前景，那是大家應予合作締造的未來。 關於終身學習—— ·隨時準備面對新的問題來的時候，有新的思考方式去處理它。我不會總是用同一套思考方式處理過去一直面臨的問題，我會嘗試新的角度，又每天學一些新的東西，每天對一些過去的思考方式有質疑之處，這個是我養成的習慣。 ·我們做學術研究的人，永遠不會認為自己到了終點站，我們前面永遠還有更長的路，更遠的途徑，更複雜的問題，等待我們去處理。 圖片來源：《十三邀》視頻截圖 關於故鄉和最後的歸屬—— ·我的墳地在中國，已經做好了。 ·我真正的歸屬，是歷史上的、永遠不停的中國。不是哪個點、哪個面，是一個文化體，那是我的中國。 ·那個中國裡有孔子，有孟子，有董仲舒，有司馬遷，有蘇東坡，有杜甫，有辛棄疾，有楊萬裡，有范文正公，有黃山谷，有王陽明，有顧亭林，等等。 ·那個中國裡有經書、詩詞、戲曲、建築，有人性，有人與人之間的關係。 ·我還可以回到那裡去。 圖片來源：《十三邀》視頻截圖 ·無錫不是路過之處，而是安身立命之地，不管離鄉多久，都會讓我想到，無錫是我可以交託一切、放下一切的地方。 ·夢魂之中，常常萬裡關山，一重山一重山，千重浪，一波浪一波浪，最後，都會進入太湖…… ·我盼望，我在世間走了這麼一遭，有機會跟大家說這些話，使大家心裡激動一點，本來平靜無波的心裡可以起個漣漪。小波浪可以造成大的潮流，推動大家不斷地、一天比一天進步。 圖片來源：許倬雲個人微博 來源：「許倬雲說歷史」公眾號、廣州日報、《人物》雜誌、中國新聞周刊、《十三邀》《往裡走，安頓自己》
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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