小學生被要求背白色恐怖受刑內容 高市府將調查
(中央社記者蔡孟妤、林巧璉高雄30日電)國民黨高市議員許采蓁今天表示,接獲陳情得知高市某國小教師竟要求小五學生背誦白色恐怖受害者受刑內容,質疑此舉是散播仇恨教育。教育局長吳立森表示,會立即調查。
許采蓁今天在議會質詢時拿出家長陳情內容,表示家長看到學生為了考試背誦的教材,竟然是白色恐怖受害者受刑內容,包括誰被毆打、誰被打到下體受傷、誰被剝奪睡眠,且還要考試。
另外還有一份教材的「連連看」,列出白色恐怖、美麗島事件受難者林義雄、陳文成、鄭南榕、作家江南、雷震、施明德等人的遭遇,包括鄭南榕自焚、江南遭暗殺及林宅血案等。
許采蓁批評,這些教材不只在年齡上非常不適當,對於歷史教育更只有散播恐懼,毫無幫助,「不用這種內容就不能教白色恐怖,還是老師意識形態太強」?
她透露,陳情人也是退休老師,看到這份教材時只有震驚,認為根本就是散播仇恨教育;死背受刑內容,除了影響學生身心外,只是散播仇恨與恐懼,明顯是不適當教材。
對此,吳立森答詢表示,教材須基於歷史事實,且符合行政中立,並應考量學生的年齡、心智成熟程度來進行編撰,針對此案,會立即展開調查。
教育局隨後發布新聞稿表示,目前已初步掌握個案情形,並將進一步釐清相關事實。經初步了解,此行為是個別教師的教學行為,非此校整體教學立場;將與該個案、學校及教師溝通,並適時提供必要的專業輔導,確保教育中立與專業要求。
教育局重申,依據「教育基本法」規定,教育應本於中立原則,且各級學校在進行教學設計與教材選用時,應確實落實中立性原則,並確保內容具適齡性與專業性,尊重學生的多元理解與感受。(編輯:黃名璽)1140430
2025/04/30 15:35
[Full Text]
https://fxtwitter.com/Cathy_eko/status/1916518704881520795
Читать полностью…The 12-bit rainbow palette https://iamkate.com/data/12-bit-rainbow/
Читать полностью…今天冒出来了个很怪的想法:Spotify 上面 AI 小动物 Gen 出来的垃圾曲目跟自己写提示词 Gen 出来的曲目到底有什么区别
Читать полностью…https://fixupx.com/acboxliu/status/1916190312646774980?s=46
Читать полностью…https://zh.wikipedia.org/zh-hk/S-%E8%A1%A8%E8%BE%BE%E5%BC%8F
有趣
LibreLingo – FOSS Alternative to Duolingo (🔥 Score: 155+ in 2 hours)
Link: https://readhacker.news/s/6tA7m
Comments: https://readhacker.news/c/6tA7m
我发现在中文语境里滥用斜杠号(/)的状况愈加流行,看得我难受。讲两句:
一、中文语境应该用中文表达和中文规范。中文里是没有斜杠号这个东西的,它在英文中表达「『和』或『或』」的作用,对应在中文里直接用「和」或「或」就可以了。如:
【误】我们的午饭有红烧鸡翅/鱼香肉丝/麻辣茄子等。
【正】我们的午饭有红烧鸡翅、鱼香肉丝、麻辣茄子等。
【误】我们的 AI 助手能在 iPhone/Android 设备上运行。
【正】我们的 AI 助手能在 iPhone 或 Android 设备上运行。
二、斜杠号的半宽在排版视觉上和全宽的汉字挤在一起也很难看。当年知乎元老们呼吁使用直角引号也是为了解决弯引号半宽、和汉字夹在一起难看的问题。如果你是直角引号用家,那就更不应该接受斜杠号滥用。
如果一定要用,我觉得在斜杠号两侧增加空白(或替代性地使用空格)为佳:
【不好看】我们的 AI 助手能在中国/美国/法国的设备上运行。
【凑合看】我们的 AI 助手能在中国 / 美国 / 法国的设备上运行。
Show HN: A pure WebGL image editor with filters, crop and perspective correction (Score: 150+ in 9 hours)
Link: https://readhacker.news/s/6tycn
Comments: https://readhacker.news/c/6tycn
I'm working on a pure js webgl image editor with effects, filters, crop & perspective correction, etc.
My goal is to give the community an opensource solution as unfortunately most comparable apps are closed sources.
https://mini2-photo-editor.netlify.app to try it out (https://github.com/xdadda/mini-photo-editor)
Qwen3 发布了,简单看了一下创新的地方:
训练数据:这次使用了 36T 的预训练数据,可以说相当大了, DeepSeek V3 是 14.8T。这些数据覆盖了 100 多种语言,还包含了上一代模型生成的数学和代码内容。另一个点是还包含了从图片识别出来的文本。
预训练:这块目前没看出太多特别的,采用的是 128 选 8 的 MoE 并没有使用 shared expert。
后训练:这里是模型产生混合思考能力的关键步骤,在经过 CoT 的 RL 后又加入了一次 SFT 让模型在通用问题上直接出结果。粗略可以理解为有了个类似 DeepSeek R1 那样啥都要思考的模型后又加了些指导,让模型不要什么问题都思考。
整体看下来是个在数据上下了大功夫,局部有创新的模型。但是从架构上看也很难有超预期的表现,还是要看实际使用的体验了。
https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/