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南安民俗专家廖榕光寻访《皇清诗选》 发现洪承畴诗作

原标题:南安民俗专家廖榕光寻访《皇清诗选》 发现洪承畴诗作

日前,南安英都的民俗专家廖榕光从哈佛大学汉和图书馆珍藏的《皇清诗选》中终于发现了洪承畴的诗作。

泉州网12月3日讯(记者 黄耿煌 文/图)洪承畴这位明清之际的重要历史人物是南安名人,虽有重大争议,但他在缓和民族矛盾、促进满汉文化融合上的功绩也被广泛肯定。这位戎马将军奏章、揭帖写了不少,但历史文献中一直找不到诗文。那他到底有没有写过诗呢?日前,南安英都的民俗专家廖榕光从哈佛大学汉和图书馆珍藏的《皇清诗选》中终于发现了洪承畴的诗作。

“此前我一直找不到洪承畴的诗作。” 廖榕光对记者介绍说,乾隆版《泉州府志》、康熙版《南安县志》、民国版《南安县志》这三部志书的“艺文志”均未见收录洪承畴的诗,而清光绪甲辰年南安人陈国仕辑录的地方文献《丰州集稿》被公认为比较齐全的一部南安艺文集稿,但也只见洪承畴儿子洪士铭的诗,并未见洪承畴的诗。因此,洪承畴一生到底有没有写过诗,一直是人们探索的课题。

南安民俗专家廖榕光寻访《皇清诗选》 发现洪承畴诗作

南安民俗专家廖榕光找到的《皇清诗选》

南安民俗专家廖榕光寻访《皇清诗选》 发现洪承畴诗作

《皇清诗选》中收集了洪承畴的诗作

近几年,泉州市摄影家协会主席洪宗洲等几位朋友告诉廖榕光,说在网上搜索到有文章提到洪承畴的诗。网上的信息称,洪承畴有首诗,诗名为《督师》,收录在一部书名叫《皇清诗选》的诗集里。治学严谨的廖榕光认为,网上有洪承畴诗固然是好事,但是这必须有文献为证,方才可靠。自去年以来,廖榕光一直寻访《皇清诗选》这本诗集,但他寻访了好几家图书馆,均未见有收藏该书。

功夫不负有心人。最近,在朋友的帮助下,经辗转查找,廖榕光得到了一套线装《皇清诗选》影印本。据悉,该诗选成书于清康熙二十六年(1687年),被称为“(皇家)内府藏本”。廖榕光得到的这本影印本原书盖有“哈佛大学汉和图书馆珍藏印”的钤章,书为木刻本,孙鋐编辑,共30卷。

收到该书后,年近八旬的廖榕光连夜翻阅,终于找到洪承畴的诗了。该诗收录在《皇清诗选》第二十七卷,是一首五言绝诗,诗前有作者姓名及字:“洪承畴,享九”。诗的后面有编者评语:“雄甚”。诗的全文如下:

《督师》

洪承畴

横秋看剑气,跃马渡金波。

坐策连云骑,亲挥指日戈。

督师是个名词,统帅军队的意思。明朝又用来作临时性的职务称谓,清袭明制,授予某某人总督一方军务,也叫督师,即常说的“挂帅”,并非朝廷编制的官职。此诗作于顺治十年,当时61岁的洪承畴奉命绥靖西南抗清力量,受命经略西南五省,于行军途中所作。经略西南五省是洪承畴一生功业的最鼎盛时期。

算力、存力、连接力等全面提升 英特尔至强6+加速Agentic AI落地

当AI步入Agentic AI时代,数据中心对算力的诉求正加速回归CPU。在英特尔至强6+新品发布会暨数据中心创新日上,英特尔给出了兼顾算力效率与应用落地的思路——依托CPU、GPU、IPU等协同运作,凭借全新至强6/6+处理器在“算力、存力、连接力、保障力”上的提升,将Agentic AI转化为触手可及的现实生产力。

【PChome 2026年6月5日消息】从全球到中国,AI算力需求经历了颠覆性的改变:2025年,中国AI推理数据量首次超过训练数据量,2026-2027年,企业场景中的活跃智能体数量同比增长将超200%,这些数据的背后,是CPU重回C位的变化,也是行业对构建以CPU为中枢的、面向大规模推理和Agentic AI的现代智算中心的呼唤。

200%的增长:CPU强势回归,机会无处不在


英特尔市场营销集团副总裁、中国区总经理郭威

英特尔市场营销集团副总裁、中国区总经理郭威指出:“以算力、数据、算法和网络为核心的AI基础设施格局正在重塑。算力需求持续爆发,AI更广泛地向云、边、端部署,混合式AI成为主流。这一进程中,CPU的中枢作用日益凸显。面向Agentic时代,通过CPU、GPU、存储与网络的高效协同,构建系统级能力,才能真正释放AI规模化应用的价值。我们相信,以CPU为中枢的新一代智算基础设施,正在成为AI规模化落地的关键底座,也将开启一个更加高效、更加普惠的智能新时代。”

全新至强6/6+处理器:以“四力”打造Agentic AI时代的智算中心

如今,CPU既要承载高密度CPU集群中的数据预处理、编排调度与任务分解等工作,又需要在GPU智算服务器集群中承担主控CPU的角色。原本大模型中CPU:GPU 1:8的配比,在Agentic时代将逐步提升至1:1。

需求的转变,不仅对CPU的数量提出了要求,更对其效能发起了考验。对此,至强处理器凭借算力、存力、连接力、保障力四大维度的升级,满足了数据中心的严苛部署要求。

英特尔数据中心集团副总裁、中国区总经理陈葆立

英特尔数据中心集团副总裁、中国区总经理陈葆立表示:“英特尔以至强处理器为核心,融合算力、存力、连接力与保障力,全面释放AI基础设施的系统化潜能,让每一分算力、每一瓦功耗都发挥更高价值。我们期待与客户携手,共同构建面向未来的AI基础设施,让高效与可持续的智能计算更早一步实现部署,来到我们身边。”

·算力:依托至强平台通用算力,支撑智能体任务调度与动态工具执行。同时,内置的英特尔AMX(高级矩阵扩展)技术可分担AI数据预处理,为向量数据库的加速提供动力。

·存力:全新的至强6+处理器支持12通道DDR5内存、96通道PCIe Gen 5。搭配英特尔QAT,可解放CPU处理能力,加速压缩、重删、传输等存储工作负载。

·连接力:提供从200GbE到800GbE的持续迭代。最新推出的英特尔以太网E835控制器支持从10GbE到200GbE吞吐量的灵活扩展,通过提高每核带宽,在高密度虚拟化环境中充分释放高核心数 CPU 平台的性能。

·保障力:通过6大类52项RAS功能(可靠性、可用性、可服务性),利用英特尔TDX构建端到端的机密计算环境,为AI服务器和集群的高可靠、高可用和高可维护提供硬核守护。

发布会上,英特尔还展示了跳出单一部件的限制,转向系统协同的角度,为智能体工作负载打造的高性能与高能效平台。这其中包括了英特尔至强6+处理器、英特尔以太网E835控制器及网络适配器,以及Crescent Island在内的最新产品。

全新英特尔至强6+处理器是首款基于Intel 18A制程打造的数据中心CPU,在智能体工作负载中,依然能在真实功耗限制下提供持续性能,解决其对编排、并发与数据流动的需求。它拥有最高288颗能效核,可提供高达8000 MT/s DDR5的内存带宽和576MB末级缓存,在机架级AI基础设施中,能够以极高密度承载多智能体运行。以单个液冷机架为例,它仅占用32U计算空间,即可提供36864个核心。

此外,英特尔以太网E835控制器和网络适配器为现代数据中心、企业、边缘和AI环境提供了高性能、高能效的连接。Crescent Island则基于Xe 3P架构,在内存容量、带宽与能效上表现出色。

生态伙伴携手,加速Agentic AI落地

在大会现场,多家行业领军企业集中展示了基于至强处理器的云基础设施、服务器、存储、QAT、可靠性等方面的合作成果。英特尔还携手合作伙伴,展示了基于至强6+的高密度高能效全液冷机柜,CPU核心密度高达46080核,单机柜即可运行数以万计的智能体应用,进一步推动了智能体在千行百业的落地。

·腾讯云基于全栈自研的星星海服务器,即将推出搭载英特尔至强6+处理器的新一代云服务器实例:此前,腾讯云已率先与英特尔联合发布基于英特尔至强6(Sierra Forest-AP)能效核处理器的计算实例,广泛应用于微信、腾讯广告检索、腾讯会议等业务场景。新一代实例将释放至强6+处理器在288核心、576MB三级缓存等方面的优势,为客户提供更高并发、更低时延、更优能效的云端算力服务,支撑AI时代多样化的工作负载需求。

·金山云介绍基于英特尔至强6+的第十代云服务器SE10:深度适配英特尔至强6+处理器,借助至强6+在单核性能、缓存效率与能效比上的全面进化,SE10展现出更强劲的算力底座能力——智能体应用响应更迅捷,Nginx高并发吞吐更稳定,MySQL数据库查询与事务处理更高效,实现整体实现性能与能效的双重提升。

·新华三展示UniStor X20000 AI数据存储平台:借助至强6处理器的高性能存力,对I/O数据流进行智能优化与精简,实现协议融合、训练效率的提升、XCache推理加速和Token产出效率的增强。

·阿里云带来基于英特尔QAT的实践:借助QAT,加解密、压缩/解压缩等场景性能提升了4倍以上,阿里云不仅在物理空间与系统带宽上实现了瘦身,更实现了能效升级。

·火山引擎展示AICC机密计算平台:依托英特尔至强处理器和英特尔TDX技术,实现多租户环境中AI数据与计算资源的全生命周期隔离,为企业的云端大模型应用构建可信的执行环境,让企业放心合规地使用AI云服务。

·云尖信息展示了AI基础设施产品组合:包括GPU智算服务器、通用计算服务器、高密度存储及网络设备,满足AI数据中心的多维算力需求,彰显了至强作为主控CPU为AI系统带来的澎湃性能。

AI从大模型到智能体落地的转变,不仅是一场算力的比拼,也需要生态合作伙伴的共同创新。而英特尔正深化与合作伙伴的生态联结,并肩加速智算基础设施的升级,共同推开智能体时代的大门。

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被玩家称为暗黑诡异风格的单机剧情游戏,考验观察力与耐心,家园系统可玩性高,过场动画质量极高。在末世废墟中挣扎求生,这游戏我能玩一年,不骗你!

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    读者3号
    是口碑炸裂的唯美浪漫的模拟飞行类游戏,可以自由探索无缝地图,细节多到令人发指。体验一段荡气回肠的传奇,手残党也能轻松上手,快乐就完事了!
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