劇場演出票房半年54億元的啟示
2026-02-03 09:54 2,549次浏览今年是「綠水青山就是金山銀山」理念提出20周年。20年來，在「兩山」理念的指引下，我國紮實推進生態保護與修復監管，積極開展生態文明示範創建，推動美麗中國建設不斷邁出堅實步伐。 理念領航，擘畫美麗中國新格局。生態文明建設乃千年大計，理念的種子一旦紮根實踐，便煥發出磅礴偉力。二十載耕耘，全黨全國人民勠力同心，生態文明建設實現歷史性、轉折性、全局性跨越。天更藍了——2024年全國地級及以上城市細顆粒物(PM2.5)平均濃度為29.3微克/立方米；水更清了——2024年地表水優良水質斷面比例歷史性突破90%，長江幹流連續5年、黃河幹流連續3年全線水質穩定保持Ⅱ類；山川更美了——森林覆蓋率超過25%，全球新增綠化面積約1/4來自中國。藍天常在、清水長流、青山永駐，良好生態環境已成為最普惠的民生福祉，美麗中國宏偉藍圖正轉化為生動現實。 協同推進，激活高質量發展新動能。綠水青山與金山銀山的辯證統一，在發展中保護、在保護中發展，是中國式現代化的鮮明特質。高水平生態環境保護，為經濟持續健康發展提供了堅實支撐和澎湃動能。產業結構優化成效顯著，建成全球最大清潔電力體系與清潔鋼鐵生產體系，鋼鐵等主要工業產品能效全球領先；能源結構深刻變革，截至2024年，非化石能源消費佔比躍升至19.7%，2025年5月底可再生能源發電裝機達到20.9億千瓦；區域發展「綠」意盎然，京津冀協同發展11年，2024年經濟總量達11.5萬億元，PM2.5降幅均超六成；長江流域2024年水質優良斷面比例達到98.6%，對全國經濟增長的貢獻率為50.1%；綠色產業蓬勃興起，新能源汽車保有量較「十三五」末激增5倍有餘。高水平保護支撐高質量發展的康莊大道越走越寬廣。 價值轉化，開拓惠民富民新境界。綠水青山蘊含的生態價值如何有效轉化？中國實踐給出了精彩答案。各地探索形成「護綠換金」「聚綠成金」「借綠生金」多元路徑，綠水青山真正成為富民惠民的金山銀山。生態補償機制日益完善，中央財政重點生態功能區轉移支付十年間增長超千億元，跨省流域橫向補償廣泛覆蓋長江黃河等大江大河，讓守護者切實獲益；「生態+」產業蓬勃興旺，綠色有機農產品、名特優新農產品總數達到7.8萬個，鄉村旅遊重點村鎮遍地開花，浙江餘村等15個村莊榮膺聯合國「最佳旅遊鄉村」，數量居全球首位。生態資源正以前所未有的效率轉化為發展優勢、民生福祉。 二十載山河巨變，印證著「人不負青山，青山定不負人」的樸素真理。綠水青山就是金山銀山理念所迸發的偉力，不僅重塑了中華大地的面貌，更以其深刻的東方智慧，為全球可持續發展貢獻了中國方案。新徵程上，我們將繼續以篤行實幹守護生靈草木、以開放胸襟共築地球家園，讓這生生不息的綠色力量，匯聚成建設清潔美麗世界的磅礴偉力，書寫人與自然和諧共生的永恆華章。(明月松)
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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