（上合天津峰會）挖掘新機遇 上合組織經貿往來活力強勁
2025-12-02 02:03 6,463次浏览營口8月12日電 (王涵)盛夏時節，遼寧營口團山國家級海洋公園內，曾經因圍海養殖而淤塞退化的濱海溼地，如今已重現生機。當地標誌性的「北海紅海灘」景觀得以恢復，成為踐行「綠水青山就是金山銀山」理念的生動縮影。 灘涂上，大面積補種的赤紅鹼蓬草生機勃勃；由廢舊漁船改造而成的「古船走廊」成為特色遊覽設施，吸引遊客駐足體驗。監測數據顯示，經過四年生態修復，這片率先通過渤海攻堅戰驗收的區域，生物數量顯著增長。 據記者了解，技術人員在拆除原有的養殖建築並平整場地後，採用「無外來物種、無硬化工程、無廢渣外拋」的無痕模式實施修復：通過回填泥沙、投放沙蠶等底棲生物、補種本地蘆葦與鹼蓬草，構建自維持生態系統。監測顯示，曾被割裂的70.38公頃溼地生態功能有效恢復，沙蠶生物量增長175%，新增14.2公頃納潮區顯著改善水動力。為鳥類提供食物與棲息地的同時，更使「北海紅海灘」重現生機。 鹼蓬草的成功補種並非易事。技術人員介紹，若簡單撒種，潮水極易將種子衝刷殆盡。為避免這一情況，團隊摸索出「開溝條播」技術：先用耙具在灘涂上開鑿淺溝，將種子播撒其中，再進行覆土。覆土厚度需精準把控——覆土過厚阻礙發芽，過淺則被潮水衝走，需持續補種。 蓋州市北海服務中心主任馮源說：「通過踐行『兩山』理念，咱們嚴格按要求執行，自然環境好了，生活水平也上來了。我感覺這是最正確的、最高瞻遠矚的措施。」 營口團山國家級海洋公園紅海灘。王涵 攝 在應對公園北側558米受損岸線的侵蝕問題上，北海服務中心團隊面臨嚴峻挑戰：該區域風浪強勁，直接種植用於生態固灘的鹼蓬草等植被極易被浪潮衝刷，無法有效固著生長。基於「因地制宜」的生態修復原則，團隊果斷放棄了傳統的混凝土堤壩方案，轉而選用當地天然玄武巖塊石構建生態護岸。 這些取自本地的玄武巖塊體，通過精心設計的錯縫幹砌工藝，形成穩固且富含孔隙的結構。這種構造不僅顯著消減了波浪的衝擊能量，其表面及孔隙更為藤壺、貝類等海洋生物提供了理想的棲息空間，進一步增強了岸線的生態韌性。監測數據顯示：修復後該段岸線年侵蝕速率大幅下降超過80%。 營口團山國家級海洋公園北段生態護岸現場。王涵 攝 如今，重現生機的「北海紅海灘」景觀與這道堅固而富有生機的塊石護岸，共同構築起抵禦侵蝕的自然防線。營口團山國家級海洋公園的蛻變，成為「兩山」理念在渤海之濱的一次生動實踐。退潮後的灘涂邊，孩子們提桶尋覓沙蟹的歡聲，與遊客在古船走廊的打卡身影，交織成生態惠民圖景。 這片重煥生機的濱海溼地，以「紅灘綠葦、石陣護岸」的修復樣本，為渤海綜合治理提供可複製經驗，築牢北方藍色生態屏障。(完)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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