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2026-01-08 03:19 8,256次浏览賀州8月7日電 題：廣西賀州：小小鷓鴣變成助農增收的「金鳳凰」 作者 謝琳 黃檸 近日，廣西賀州市昭平縣一個鷓鴣養殖基地內，2萬羽羽毛油亮、活力十足的鷓鴣迎來集中出欄，即將「飛」往全國各地，成為帶動當地農戶增收的「香餑餑」。 圖為打包裝箱好的鷓鴣。謝琳 攝 據介紹，前述基地位於昭平縣黃姚鎮粵桂協作北萊村，工人們連日來正忙著抓取鷓鴣。該基地工人肖琴英在這裡工作有兩三年，她說，這份工作不僅可以養家餬口，她還學了很多養殖方面的技術。 在打包區，工人們正嚴格按照標準對每隻鷓鴣進行篩選，確保出欄品質。基地技術員羅振東介紹，這些鷓鴣憑藉優良品質，在各地市場頗受歡迎。「截至目前，我們基地已出欄了2萬多羽鷓鴣，主要銷往山東、香港、汕頭等地。」 昭平縣鳳凰鄉謝珺是當地帶頭養鷓鴣的村民之一。2008年，謝珺退伍返鄉後，開始學習並研究發展生態循環種養殖業。2016年，他牽頭創辦賀州戎威農業開發有限責任公司。「我一直有一個想法，就是在退伍後自己做企業，帶動更多的兄弟姐妹就業，讓他們有一份好的收入。」 圖為工人們正在精選鷓鴣。謝琳 攝 2022年起，謝珺與廣東鼎湖幫扶單位展開深度合作，共同建設鷓鴣養殖基地和鷓鴣苗孵化基地。在此合作中，賀州戎威農業開發有限責任公司提供技術支持和銷售服務。「我們預計三年內將為村集體經濟增收26萬元，帶動160多名農戶參與，實現180萬元以上的經濟收益。」謝珺說。 昭平縣粵桂協作辦公室主任孔慶寧介紹，在粵桂東西部協作機制助力下，上述基地學習借鑑廣東龍頭企業的養殖方式，深度對標企業的標準化養殖體系，持續深化聯農帶農機制。 「通過上述方式，我們每年增加村級集體經濟收入大約15000元。」孔慶寧稱，下一步，企業將採取「三包」模式——包技術、包飼料、包銷售，積極引導村民參與代養，每隻商品鷓鴣達到上市標準後，村民可獲得1元代養費，以此帶動農民增收。 近年來，昭平縣充分發揮生態優勢，因地制宜發展特色養殖，讓小小鷓鴣變成助農增收的「金鳳凰」，推動全縣鷓鴣產業高質量發展。目前，昭平縣鷓鴣出欄量已達6.6萬羽，實現產值83萬元。(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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