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)
8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來,人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場,大家紛紛好奇,究竟還有什麼運動是機器人做不到的? 「某種意義上,目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過,要讓機器人跑得非常快、跳得特別高,會受到硬體限制,完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日,宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標:真正去幹活 2025年春晚上,一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示,上半年整個機器人行情非常火爆,從需求端拉動了整個行業發展,包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過,目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段,跳舞、功夫、運動樣樣行,未能真正走進人們的日常生活。 對此,王興興向記者解釋,很多技術的進步需要一些時間,一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動,當下還不太現實。在這個時間點,我們用AI(人工智慧)技術,讓機器人做些運動、表演,反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期,對於普通人來說可能用途有限,沒有圖形界面,也沒有word,很多情況下,要有電腦先出來,有一些開發者在上面開發更多軟體,過幾年軟體功能越來越多了以後,電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻:王興興:普通人用上人形機器人,還需要時間來源:中國新聞網 王興興強調,整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活,真正去解放生產力、提高生產。從時間上看,可能2-3年會有明顯的技術進步,大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年,機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼,限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢? 他分析,很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高,從技術層面或者純AI的角度來說,目前的硬體完全夠用,當然還不夠好,要持續進步,而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前,大語言模型已經做了很長時間,但是大家覺得模型很『傻瓜』,很難在實際中應用。」王興興認為,快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析,與語言模型領域不同,具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動,但在機器人領域,無論用什麼方法去採集數據,放到機器人上跟實物的偏差還是較大,效果不是很理想。 「未來2-5年,大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型,這是很重要的,此外,更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信,如果有更大的技術突破,未來幾年,全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
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