寧夏建立自然資源與林草督察執法協同配合機制
2026-02-26 19:16 4,831次浏览鬱鬱蔥蔥的芭蕉樹上，深綠色的芭蕉長勢喜人；一串串木瓜掛在枝頭，底部的已開始成熟，泛出誘人的橙色；架子上爬著茂盛的藤蔓，藤蔓上掛著一個個黃綠色的「小燈籠」——黃金百香果，摘一個掐開，果香四溢，入口清甜無比；還有蓮霧、荔枝、芭樂等熱帶水果……很難想像，這樣一片「熱帶雨林」式的果園，竟然就在上海。走進位於崇明區中興鎮的太和·好時節智慧農場溫室大棚，熱帶氣息撲面而來。依託農業科技支撐，本不屬於上海的熱帶水果成功「落戶」，實現「一方水土產多方果」。記者了解到，果園裡第一批黃金百香果、木瓜到下月即可成熟，地產香蕉、芒果等，到今年10月亦可成熟上市。 木瓜熱帶水果長勢喜人太和·好時節田園綜合體示範項目總佔地540多畝，其中一期330多畝，二期200多畝。除了開展區域水環境改造等生態治理，項目最大亮點是開展了「南果北移」——把10多種熱帶水果帶到上海崇明種植。在農場溫室大棚內，記者日前看到芭蕉、香蕉、百香果、芭樂等水果多呈青綠色，只有木瓜已有部分成熟。「現在還不到上市的時候。這個基地的香蕉、木瓜等是去年國慶節才開始種植的，百香果是今年春天開始種的。到九十月份，這些水果都會陸陸續續成熟。」農場負責人莫偉告訴記者。這些熱帶水果，有望極大豐富今年秋天崇明乃至上海的地產水果品類。莫偉表示，農場內種有15畝黃金百香果，畝產可達1噸以上，木瓜、芭蕉、香蕉畝產量也很大。以香蕉為例，單棵香蕉樹可產香蕉70千克左右，一畝地可種植60棵香蕉樹，一年可種三批。這樣一算，農場的香蕉畝產可超12噸。 百香果「到今年秋天，我們一方面準備推出採摘體驗的農旅融合項目，歡迎市民遊客前來感受熱帶風情，另一方面也準備和商超合作，將這些地產香蕉等水果送進商超進行售賣。」莫偉告訴記者，和目前上海市場上的其他香蕉不同，這些地產香蕉不用在六七分熟時就被採摘、然後經過長途跋涉再到達商超和水果攤，而是可以在樹上長至九成熟以上再被採摘，所以口感也會更軟糯香甜，價格也會比市場上的香蕉略貴一些。魚類「活化石」在果樹下遊動在農場溫室大棚內，記者還看到一幕奇景：一汪魚塘竟然也在大棚裡，池底綠藻隨水流輕輕擺動，一群樣貌奇特的魚悄然穿梭其中，它們身形修長，嘴部長而扁平。「這是鴨嘴魚，就像魚頭上長了個扁扁的鴨子嘴巴一樣，學名叫匙吻鱘。」莫偉告訴記者，鴨嘴魚和鱘魚同屬於古老的硬骨魚類——鱘形目，是現存「最接近遠古魚類」的一支，有「活化石」之譽。鴨嘴魚最顯著的特徵是它的扁平長吻，佔整個身體長度的三分之一，其表面布滿感應細胞，用於覓食和探測環境。這是一種濾食性魚類，喜歡在清潔的淡水水域中生活，它們會吃掉水裡看不見的浮遊動物，如同「水中吸塵器」。一條成年鴨嘴魚一天可過濾數十萬升水體，有淨化水體的功能。除了生態價值，鴨嘴魚的經濟價值也很高。「鴨嘴魚全身都是寶。它可以當作觀賞魚，也可以被食用，這種魚沒有小刺，魚肉的口感細膩彈牙。等到鴨嘴魚性成熟後，產出的魚卵還可以製成魚子醬。今後市民遊客還可來農場體驗釣鴨嘴魚，釣到魚後我們現場烹飪，整條魚清蒸是最原汁原味、最鮮美的做法。」莫偉說。科技讓農業實現諸多「不可能」太和·好時節智慧農場能實現「南果北移」「林下養魚」的關鍵，是科技賦能。「我們通過精準滴灌、水肥一體化、電子溫室數控等技術，在大棚內實現了高富氧環境，模擬熱帶雨林氣候，以此打破物種地域和季節限制，讓熱帶水果茁壯生長。」莫偉說。設施農業升級之餘，太和·好時節智慧農場還引用並改造了獨特的基塘農業模式。莫偉告訴記者，「果基魚塘」是基塘農業的典型模式之一，指在低洼處挖塘養魚，堆積塘泥成基，基面種植果樹，形成循環系統。「我們把這種模式搬到了日光大棚內，鴨嘴魚穿梭在林間，可啄食自然落葉、落花、落果，而鴨嘴魚的排洩物，正好可以當做熱帶植物生長的天然肥料，實現養魚與種果樹的雙重收益。」崇明區中興鎮靠近上海長江大橋，區位優勢明顯，鎮域內民宿產業也有一定知名度。中興鎮相關負責人告訴記者，太和·好時節智慧農場將有望進一步帶動周邊農文旅綜合發展，「一方面持續豐富地產農產品品類、提高農產品品質，另外也將吸引來更多研學、農事採摘體驗等客流，為鄉村振興增添更多活力。」
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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