太原晉祠「廟」趣橫生 傳統廟會開啟「潮表達」
2026-01-02 01:43 6,615次浏览蘭州8月12日電 (高展 閆姣)小雨初霽，甘肅隴南市宕昌縣何家堡鄉河口村的空氣中浮動著溼潤的泥土氣息。國道212線旁，63歲的權次得身後紅瓤黑籽的西瓜在陽光下格外誘人。「觀光之餘遊客最愛這口甜！」旅遊大巴一停，遊客們便湧向他的瓜攤。這方小小瓜田，不僅是權次得晚年的「甜蜜驛站」，更與「棲林幽居」的詩意畫卷和諧共生。 青山環抱下的甘肅隴南市宕昌縣何家堡鄉河口村。 (無人機照片)劉國慶 攝 走進村莊，「棲林幽居」的夢想已化為現實。斑斕的牆畫裝點著民居，講述著豐收與傳說。村民王紅豔在花香蝶舞的庭院裡感嘆：「居住小洋樓，設施現代化；夜晚路燈明，大道近門庭！以前村裡可沒這麼亮堂乾淨，現在家家戶戶房前屋後種花種草，看著舒心，住著美氣，遊客來了都誇！」村容村貌的蝶變，為發展奠定了美麗根基。 河口村的「錢」途，正從昔日的田園產業延展開來。權次得的瓜攤是起點，村內產業則百花齊放。走進家庭農場，西瓜採摘後的藤蔓間，高原夏菜青翠，豇豆果實纍纍。村民楊小才擦著汗說：「以前只種自家菜，現在跟著合作社幹，學技術、拿分紅，家門口一年能掙兩三萬，還能顧家，日子真有奔頭！」河口村的金谷御食品公司裡，工人們熟練地用草木灰裹制皮蛋。「這可是咱河口村的特產，老方子，城裡人稀罕著呢！」負責人李琴芳自豪地說，這些鄉土產品已遠銷京滬。 更令人嚮往的是村集體投資的「棲林幽居」民宿。枕著林濤入眠的獨特體驗，讓城裡人流連忘返。「年經營收入8萬元，還帶動5名村民就業。」河口村黨支部書記楊順財介紹說。村東頭的露天火鍋營地已經開始試營業，未來遊客將在星空帳篷下涮羊肉，孩子們在草坪上嬉戲，飛機模型地標將承載無數歡樂瞬間。這個可容納50桌的營地，又將創造10多個崗位。 河口村的火鍋營地引來遊人打卡。高展 攝 「瓜果四季不斷檔，農家樂月月有新招。」楊順財笑道，「村集體經濟年收入穩穩超5萬元，吸納30人就近就業，人均月增收3000元。」從瓜果到特產，從民宿到營地，多元產業在肥沃的土地上蓬勃生長，鋪就了堅實的發展之路。 美麗鄉村的「幸福成色」，既在產業的「面子」，更在治理的「裡子」。村委會外牆的「環境衛生紅黑榜」格外醒目，每周評比、每月公示，激勵村民自覺維護環境。何家堡鄉鄉長趙璧合介紹說，對「困難戶」，村「兩委」帶領黨員志願者上門開展「一周一村一戶」整治，根除了「髒亂差」頑疾。 宕昌縣何家堡鄉蔬菜大棚。(無人機照片)劉國慶 攝 新時代文明實踐廣場是精神地標，「美麗庭院示範戶」「好媳婦」「好婆婆」評選讓崇德向善之風深入人心。黨群服務中心的「民事說事室」，通過「1234」工作法暢通民意渠道。「村規民約不再是牆上的空文。」趙璧合說，「當鄰裡糾紛在心平氣和中化解，當陳規陋習悄然退場，『村容美、民風淳、文化興』的願景正成為現實。」良好的治理，正是「棲林幽居」長久美麗、「錢」途行穩致遠的堅實保障。 秋陽為山林鍍金，國道212線如紐帶連接世界。權次得的瓜攤前，又一輛旅遊大巴停下，他熟練切瓜，清甜的汁水流淌。遊客們捧著瓜，走向靜謐庭院，走向飄香營地。這片曾沉寂的土地，在農旅融合的律動中，讓「棲林幽居」的詩意夢想照進現實，更耕耘出一條通往富裕的大道。(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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