颱風「劍魚」攜風雨來襲 水利部針對粵桂瓊啟動洪水防禦應急響應
2026-01-22 18:00 1,423次浏览衢州8月10日電 (記者 陳溯 左宇坤 吳君毅)在浙江衢州常山路裡坑村的山上，有一座高几十米的「麵包窯爐」，這裡烤制的麵包香氣撲鼻、鬆軟可口，每到節假日就有不少遊客前來品嘗打卡。事實上，這座「麵包爐」曾是一個石灰窯。如今，路裡坑村立足特色資源稟賦，將閒置資源變廢為寶，讓村民們吃上了生態飯。 浙江衢州常山路裡坑村曾經的「石灰窯」如今變身「麵包爐」。記者 陳溯 攝 8月的一個早晨，在路裡坑村「羊棚咖啡」工作的村嫂曾美君調製出了一杯柚香咖啡，曾美君今年50歲，是土生土長的路裡坑村人。回憶起曾經的家鄉，她用「漫天的灰塵」形容，「以前村子裡到處都是灰濛濛的，家家戶戶都燒石灰，環境汙染嚴重」。 20世紀90年代，路裡坑村是遠近聞名的「石灰村」，三衢山腳下，100餘座石灰窯晝夜不停地燒制石灰，石灰產業也曾是當地的支柱產業。 2000年前後，響應國家環保號召，村子的石灰窯陸續關停，石灰窯的關停，讓整座村子陷入沉寂，年輕人陸續出走他鄉，只留下荒廢的礦坑和孤獨的老人。 近年來，在「綠水青山就是金山銀山」理念指引下，沉寂的村莊開始迎來生機。 常山縣輝埠鎮路裡坑村黨支部書記、主任劉志亮向記者表示，2021年，路裡坑村和文旅企業共同組建鄉村運營團隊，依託自身資源打造了一系列文旅融合項目。 記者看到，沿著路裡坑村600餘米的道路上山，曾經的羊棚變成了羊棚咖啡館，荒廢的石灰窯變成了麵包窯、窯書房，閒置農房變成精品民宿和餐飲店，曾經荒蕪的老礦坑也華麗轉身，變成「瀑布泳池」和「礦坑營地」。 8月10日，常山縣路裡坑村「瀑布泳池」。記者 陳溯 攝 劉志亮回憶道，剛開始在網上推廣項目時，有些網友並不看好這裡的發展，認為這裡太荒涼、不會有人來，「當時這些評論讓我們壓力很大，不過出乎意料的是，項目啟動後受到很大歡迎，不少年輕人到此打卡遊覽，感受路裡坑村美麗的環境和工業遺址文化。」 統計顯示，2024年以來，路裡坑村各業態共吸引遊客15餘萬人次，帶動150餘名村民實現家門口就業，促進村集體增收達600餘萬元。 曾經荒涼的鄉村在特色產業的加持下重新煥發生機，更多人開始回鄉就業創業。 「我以前在青海開店，疫情後路裡坑村引入了很多新業態，所以我就選擇回鄉就業。」曾美君說，現在村裡環境好了，發展機會更多了，回到家鄉可以一邊做自己喜歡的事一邊照顧家人。 浙江衢州常山路裡坑村，原來的礦坑變成了如今頗受歡迎的「巖洞自然餐廳」。記者 陳溯 攝 從無人問津到自帶流量，路裡坑村的轉型之路離不開「特色+文化」。 作為路裡坑村的開發者和返鄉創業者，畢業於中國美院的常山人餘家富向記者談了鄉村產業發展的感悟，「每個鄉村都有自己的一些在地文化屬性，還有一些產業特色，路裡坑村原先是一個礦坑，也有石灰窯，我們就基於這種特色發展新業態，讓遊客體驗『入坑文化』。目前國內村莊發展業態同質化比較嚴重，通過在地的文旅融合，鄉村產業發展才會有持續的生命力。」(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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