作業寫完了嗎？我是小編：我同意開學
2026-01-05 12:31 5,841次浏览恩施8月11日電 題：湖北巴東：「科技+」助庫區鄉村結出「致富果」 作者 焦國斌 季夏時節，在巴東縣信陵鎮土店子村的梨園基地裡，村民張均先小心翼翼地將成熟的梨子從枝頭摘下，裝進簍子裡。這片湖北省首個高海拔山區標準化棚架示範梨園，正迎來豐收季。 村民張均先(左)在梨園基地採摘翠冠梨。焦國斌 攝 巴東縣信陵鎮地處三峽庫區，過去當地梨樹都是傳統栽培，樹形雜亂，管理起來費工費力，加上山區地形複雜，產量較低，品質也參差不齊。 「蛻變」發生在2017年，湖北省農業科學院果樹茶葉研究所的專家團隊，帶著研發的雙臂順行式新型棚架栽培新技術來到土店子村。「這個栽培模式實現了『高品質、省力化、機械化』，非常適應山區實際需求。」湖北省農科院果樹茶葉研究所研究員伍濤說。 8年來，從春天的花期管理到夏天的病蟲害防治，再到秋天的採摘指導，伍濤等科研人員全程跟蹤服務，並手把手教村民修剪枝條、調控水肥。經過不懈努力，土店子村的翠冠梨產量較8年前提升了20%，優質果率提高了30%以上。 巴東土店子村的翠冠梨迎來豐收季。焦國斌 攝 巴東縣將軍山農牧開發有限公司梨園基地負責人穆世銀介紹，今年該基地裡的翠冠梨產量預計有30多萬斤，預計收入為150多萬元，「按照今年的長勢，明年總產量再增加10多萬斤肯定沒問題。」 張均先是將軍山農牧開發有限公司的「股東」，與公司每年都是三七分紅，加上平時在梨園基地務工，一年下來，年收入近2萬元。「今年收成好，心裡踏實，比以前種玉米、土豆強太多了。」 如今，土店子村的翠冠梨不僅助農增收，還成了串聯起科研、產業與民生的「致富果」，帶動農旅融合發展。每到豐收季，前來採摘的遊客絡繹不絕，村裡的農家樂、土特產攤位也跟著火了起來。「汁水太足了，吃著很甜也很清爽。」遊客譚玉紅說。 遊客在土店子村的梨園裡體驗採摘。焦國斌 攝 伍濤表示，雙臂順行式新型棚架栽培技術已在湖北省推廣近10萬畝，為農旅融合起到了積極的助推作用，「它能讓果園既豐產又美觀，遊客進來體驗感好，農戶收益也高，推廣前景非常廣闊。」(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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