文丨编辑 来科点谱 «——【·前言·】——» 提🤗起2020年那个因为 “洗白侵华历史” 被开除党籍的教授梁艳😀萍，不少人可能还有印象，那年这事儿闹得沸沸扬扬，网上骂声一片🔥，湖北大学也干脆利落，不仅开除了她的党籍，还停了她的教学资格😎。 现在都2025年了，五年过去梁艳萍到底咋样了？ 🌟 梁艳萍到底说了什么？ 到了2025年，在湖北大学的🙄校园里，“梁艳萍”这个名字几乎已经没人再提了，她的办公室早就🌟空了，门牌也拆了，微博、公众号、知乎这些社交账号也全都不见了😆，就像人间蒸发了一样。 有人说她去了日本，也有人猜她可😎能躲在国内哪儿静悄悄地过日子，是真是假没人知道，但有一点很确😡定，网上留下的记录还在，谁都可以翻出来看看她当年是怎么一步步🌟走到今天这一步的。 事情最早是从她帮朋友“出头”开始的😍，那是20年疫情最严峻的时候，作家方方写了《武汉日记》，里面😆对当时的一些混乱情况做了不少记录。 结果一石激起千层浪💯，不少人觉得她是在“唱衰中国”，梁艳萍这时候站出来力挺方方，😊说了一句特别“扎眼”的话：“真相总得有人记录，哪怕被扣上汉奸⭐的帽子也无所谓。” 这句话在网上一传开，直接把自己送上😘了风口浪尖，网友们立刻开始“挖坟”，翻她以前说过的话和发过的🔥内容，结果越挖越离谱，不少人当场炸锅了。 举例来说，她😆曾怀疑南京大屠杀 “到底有没有 30 万人死去”，还说要 “😍拿出有名有姓的名单，不然这事儿就当不得真”。 这还不算😅完，她还在课堂上跟学生说什么 “日本侵华是在帮中国实现现代化🤗”，甚至大言不惭地说 “南京大屠杀是日本在拯救中国人”。 😡 这些话一出，网络上一片哗然，不少人震惊：一个大学教授、还😊是带博士生的，居然讲出这种完全颠倒黑白的说法？ 梁艳萍🙌事儿发了 梁艳萍真正被网友“扒穿”的时刻，其实是大家顺😜着她曾用的社交账号“漫游者粒子”一路深挖之后的结果，从201🤔2年开始，她就在这个账号上持续发表一些让人难以接受的言论。 😆 比如说，她竟然拿 “东亚病夫” 骂中国人，还长期用樱花🔥当头像，说的话里全是对日本的喜欢，对中国却一个劲贬低。 😍 有一次她参观日本靖国神社，居然还发图配文称那里“庄严肃穆”🥳，说里面供奉的战犯是“值得尊敬的英雄”，甚至劝别人“有空也去⭐亲自看看”。 这已经不是简单的“学术争议”了，而是直踩👏民族尊严的红线，靖国神社供着的是侵华战犯，她却当成了景点赞美💯，很多人当场炸锅：你是中国大学的教授，不是日本战犯的代言人。😍 她还曾给一些涉 “台独” 内容的发言点过赞，这事儿让👍网友的不满更强烈了，不少人都在琢磨：一个中国人，咋会落到这步😜田地？ 有人翻出她的背景，发现她其实是个标准的“学霸出😊身”：父亲是中学当校长的，母亲是历史系教授，家庭条件不错，从😜小接受的是传统教育，一路考上大学、读到博士，专业也扎实，按理😆说不该说出那些话。 但不少人注意到一个可能的“转折点”🤯：2006到2007年，她曾作为访问学者去日本东京大学学习了💯一年，据查她当时的导师是西村清和，这个人在日本学界以“军国主⭐义立场”出名。 虽然没有直接证据证明她思想就是被他“带🚀歪”的，但这段经历被很多网友视为“关键节点”，舆论越滚越大，😂湖北大学终于坐不住了，2020年4月26日，学校正式宣布成立😡调查组介入。 过了俩月，处理结果出来了：她被开除党籍、🤔记了过，导师资格也被取消，教学工作彻底停了，校方通报里说得明😀明白白：她严重违背了教师的职业道德，连最基本的政治底线都破了🙄。 梁艳萍自己回应说这是“学术自由被打压”，但没人买账💯，她的好友、作家方方当初还去看她，带了点日料给她吃，网上一度😊传出她俩在“共苦”，但随着舆论越来越激烈，方方也慢慢和她拉开😆了距离。 东京大学写信“平反” 梁艳萍这事儿里最😊具戏剧性的一幕，居然没出在国内，反倒发生在国外，她被湖北大学😜处理完之后，事情本来都渐渐平息了，结果到6月26日，风波突然😢又起来了。 东京大学的三位学者，包括吉田宽在内，居然联🙌名写信给湖北大学，要求为梁艳萍“平反”，还提出要恢复她的职务🤩和声誉。 这封信本来想用所谓“国际学术压力”来对中国施🤯压，但没想到效果完全反了，国内网友一看这操作瞬间炸锅，大家都😍觉得，这不是在帮梁艳萍说话，这是在挑战中国社会的底线。 🥳 靖国神社、南京大屠杀这些话题，在中国是不能碰的红线，不容篡😡改，不容粉饰，而她的言论明摆着已经踩线了，现在还有日本学者跳😆出来为她撑腰，哪壶不开提哪壶。 这封信一曝光舆论再次引😜爆，网络上骂声不断，连一些原本对她没太多了解的人也开始关注并💯加入讨论，社交平台一度出现“#东京大学滚出中国”之类的激烈标😅签。 在巨大的压力下，这三位日本学者最后不得不撤回信件😆，并公开道歉，事情才算暂时告一段落。 但这一波风波没就😀此结束，反而引发了教育界的连锁反应，全国不少高校开始自查教师🌟的言论记录和师德表现，一些曾在课堂上发表极端言论或散布历史错🤗误的教师也相继被处理。 而这件事最深远的意义在于，它重🙄新唤起了全国人民的集体记忆：南京大屠杀、日本侵华战争，是中国😍民族历史中最痛的伤口，是14亿人共同守护的底线。 这不😉是可以随便“讨论”、更不是拿来“粉饰”的内容。不管你是教授、😜作家，还是海外学者，只要试图美化战争、洗白侵略者，就必然会被⭐社会强烈反弹。 梁艳萍从曾经的象牙塔“名师”，到被舆论🌟和制度共同清除出场，成为一个警示：教师有影响力，也必须承担相😆应的责任，在这个社会，有些事可以争论，有些底线绝不能碰。 😂 参考资料 返回搜狐，查看更多

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秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

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中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新🙄一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-🔥R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队🤩共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发🎉大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na😅ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的😀主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🤯可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大😊模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek❤️打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😘自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终👍缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡🙄有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🎉 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D😆eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本🙄平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今🙄，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R👍1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🤗的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方🤔法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😅和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep🤩Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😜主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep🌟Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器🙌学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😢文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这😡种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的😅潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤔e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🤯不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细😂节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😴提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行😂了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R⭐1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8😀0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的👏总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30🤯万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可👍谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏🚀”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😀然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😜的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型😘输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O😀penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😁来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 😍 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D🙄eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对😎于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2💯的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有👍关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🤩eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🚀向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🚀，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同🤗时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🙄时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新😜模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R🥳1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路🎉上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🤯强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc🚀ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代🙄国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推🌟理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🎉态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指😘出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了😎其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟😅制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，😁DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale😅参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😉的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😜拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😍换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：👏万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😡e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创⭐内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关🙌行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助👍理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty👏pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多