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2026-02-26 03:32 1,872次浏览海南白沙8月11日電 (記者 王曉斌)品過白沙香茗，再親手植下新綠。8月10日，參與2025年海南自貿港「逐浪計劃」暑期實習活動(下稱「逐浪計劃」)的港澳大學生，在白沙黎族自治縣體驗了一場融合茶文化與生態實踐的活動。有學生感言，此舉不僅栽下茶樹，更是種下了一份「常回來看看」的念想。 8月10日，參與2025年海南自貿港「逐浪計劃」暑期實習活動的港澳大學生，在白沙黎族自治縣種茶樹。記者 駱雲飛 攝 當天，學生們首先探訪了白沙茶園小鎮的萬畝生態茶園。這片茶園坐落於一處獨特的地質遺蹟之上——約70萬年前一顆小行星撞擊形成的隕石坑。如今，常人難尋隕石撞擊蹤跡，但直徑數公裡的隕石坑已演化為連綿坡地。隕石撞擊形成的特殊環境，結合優良茶樹品種及傳統制茶工藝，共同塑造了白沙綠茶等產品獨特的品質魅力。 海南白沙隕石坑茶業有限公司副總經理餘隆洋介紹，海南熱帶雨林氣候賦予了白沙綠茶鮮明的特質，「其滋味回甘顯著，香氣馥鬱，區別於其他產區。」 餘隆洋說，為提升產業附加值，公司近年積極研發新產品，如速溶茶、茶多酚提取物等，並探索對接新式茶飲市場，拓寬銷售渠道，有效促進了當地茶農增收。 8月10日，白沙黎族自治縣萬畝茶園。記者 駱雲飛 攝 白沙茶博園是白沙縣著力打造的「茶旅融合」示範項目，在原有薄沙茶廠基礎上，整合建設了「知茶園」、「茶香廊」及體驗茶園等設施，集茶文化展示、科普教育、觀光休閒功能於一體。園內引種海南大葉、雀舌、金觀音等百餘種優良茶樹，景觀雅致。 在白沙茶博園，港澳大學生們了解茶葉加工流程，品鑑現場衝泡的白沙綠茶與紅茶。在茶博園前的空地上，工作人員指導港澳大學生們揮鍬培土，親手栽下一株株茶樹苗。 8月10日，參與2025年海南自貿港「逐浪計劃」暑期實習活動的港澳大學生，在白沙黎族自治縣觀看工作人員手工制茶。記者 駱雲飛 攝 福州大學香港學生李承熹通過「逐浪計劃」，在海南白沙農場集團有限公司完成了為期一個月的實習。這是李承熹第一次深入了解到「一口茶」背後的制茶流程，「整個複雜工序令人印象深刻」。種下一棵茶樹，也讓李承熹覺得自己與白沙多了一層連結，「這棵茶樹讓我覺得自己在這邊留下了自己來過的痕跡，很有成就感」。李承熹說，自己種下了「常回來看看」的念想。(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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