金建希被捕後還沒吃過一頓飯
2026-03-29 17:52 6,273次浏览北京8月10日電 題：學者史海鉤沉十五年再現鄭振鐸抗戰期間搶救珍本古籍 記者 應妮 歷時十五年深入日本各大圖書館、藏書機構，挖掘眾多日方視角的新文獻，中國人民大學文學院教授吳真完成了著作《暗鬥：一個書生的文化抗戰》，重現一介書生鄭振鐸在1937年至1945年留守上海的日常生活史，講述他在深陷被敵偽追捕、生計無著的極端環境中，如何為國家搶救珍本古籍周旋於各方勢力之間，堅守在文化抗戰的第一線。 日前接受記者專訪時，吳真坦言這本書的寫作思路是書籍史角度下的文化抗戰。「書籍同樣是戰爭的受難者，從中可以看到書籍和人的命運的共振。」 鄭振鐸個人資料照片。 (生活·讀書·新知三聯書店供圖) 為什麼聚焦鄭振鐸？ 2009年，吳真在日本東京大學做研究期間偶然看到一條日寇隨軍記者關於戰時搜集與匯總中國珍稀圖書的記載，激發了她探究抗戰時期中國古籍遭受「書厄」的好奇心，並隨之不斷積累資料。其中一個重要個案是在1938年，稀世孤本《脈望館鈔校本古今雜劇》驚現於亂世，幾經易手，最終在鄭振鐸的努力之下收歸國有，她由此將目光聚焦在這位文化大家身上，再延展到以鄭振鐸為中心的、以往少為人知的地下文獻保護工作。 事實上，淞滬會戰爆發，時任暨南大學文學院院長的鄭振鐸面臨著抉擇：走，還是不走？他任教的暨南大學依然堅持在上海辦學，而且他的家裡上有老祖母、下有剛剛出生的小兒子，全家十口人一起撤退不太現實。他決定，不躲、不逃、不撤退，留居上海，等待天亮。 吳真告訴記者，面對日軍的文化暴行，鄭振鐸意識到自己應該有所作為，他為自己選擇的報國途徑是「收異書於兵荒馬亂之世，守文獻於秦火魯壁之際」。 這一決定並非抗戰時期一般知識分子認為應該擔負的責任，而是鄭振鐸自覺承擔起來的文化責任。站在更深遠的人類文明長河中拼命打撈這些古籍文物，鄭振鐸認為文物古籍散佚了就不可復得，毀滅了就無從彌補。吳真指出，當責任落到個人的肩膀上，而且還是在上海「孤島」苦守的個人身上時，又多加了一層「萬一失敗則成罪人」的歷史負擔。 《暗鬥：一個書生的文化抗戰》書影。 (生活·讀書·新知三聯書店供圖) 「暗鬥」既是一個人的抗戰，也是一幅書生報國的文化群像。作者將形形色色的人物置於抗戰風雲之下，又串聯起一部由鄭振鐸勾連起的抗戰群像史：開明書店文人圈、「文獻保存同志會」、唐弢、許地山，一同搭建了購買、貯藏、運輸、保存的線路，也構成了互相幫扶、沉默抵抗的團體。 尤為值得一提的是，該書還披露了2023年面世的鄭振鐸1939年日記的內容，為理解其抗戰生活提供了更完整的鮮活資料。 鄭振鐸寫於1949年的文章曾總結：「抗戰中為國家得宋元善本明清精槧一萬五千餘種。」事實上，「一種」古籍可能是幾十冊，也可能是上百冊。「通過這些年的研究，根據不同數據來源，我的統計是這一萬五千餘種大約是6萬冊」，吳真引用鄭振鐸《求書日錄》中的話，「我從劫灰裡救全了它，從敵人手裡奪下了它……我在躲藏裡所做的事，也許要比公開的訪求者更多更重要。」(完)
北京8月14日電 (記者 劉亮)在人工智慧時代，Token(即「詞元」)作為處理文本的最小數據單元，如同網際網路時代的「流量」。中國國家數據局局長劉烈宏14日在北京舉行的新聞發布會上介紹，截至今年6月底，中國日均Token消耗量已突破30萬億。 8月14日，中國國務院新聞辦公室在北京舉行「高質量完成『十四五』規劃」系列主題新聞發布會，國家發展改革委黨組成員、國家數據局局長劉烈宏，國家數據局副局長沈竹林，國家數據局副局長陳榮輝，國家數據局副局長夏冰介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就，並答記者問。 記者 楊可佳 攝 國務院新聞辦公室當天舉行新聞發布會，介紹「十四五」時期數字中國建設發展成就。劉烈宏在會上表示，2024年初，中國日均Token的消耗量為1000億，截至今年6月底，日均Token消耗量已突破30萬億，1年半時間增長了300多倍，這反映了中國人工智慧應用規模快速增長。 他指出，人工智慧快速發展，與中國高度重視數據工作密不可分。中國是第一個把數據作為生產要素的國家，多措並舉促進數據資源的開發利用。中國強調「人工智慧+」行動到哪裡，高質量數據集的建設和推廣就要到哪裡。 近年來，中國大力推動高質量數據供給，出臺高質量數據集建設相關文件，多部門聯合推動相關工作。同時，持續推進高質量數據集建設工作。截至今年6月底，中國已建設高質量數據集超過3.5萬個，總體量超400PB。據悉，1PB可存儲約5億張2MB大小的高清照片，400PB相當於中國國家圖書館數字資源總量的140倍左右。 人工智慧模型的訓練也推動數據交易需求攀升。劉烈宏介紹，截至今年6月底，中國各地高質量數據集累計交易額近40億元人民幣，數據交易機構掛牌的高質量數據集總規模達246PB。以北京數交所為例，高質量數據集佔交易總量的比例從去年的10%躍升到目前的近80%。 中文數據在國內大模型的訓練性能提升方面發揮著重要作用。劉烈宏說，中國多數模型訓練使用的中文數據佔比已超過60%，有的模型已達80%。中文高質量數據的開發和供給能力持續增強，推動中國人工智慧模型性能快速提升。(完)
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