航拍山西和順縣許村：太行深處的「布達拉宮」
2026-02-03 19:46 7,368次浏览昆明8月9日電 (黃興鴻)雲南省昆明市石林彝族自治縣9日舉辦2025年石林人參果開採季暨產銷對接活動，吸引全國各地150餘家供貨商、採購商前來，其中現場籤訂1.5萬噸產銷協議。 地處滇東高原腹地的石林縣，被譽為「世界喀斯特的精華，中國阿詩瑪的故鄉」。該縣三分之二地區屬喀斯特地貌，孕育了世界自然遺產石林風景區；此外，那裡土層通透性好，富含硒、鎂、鐵等礦物質，上世紀末引入人參果種植後不斷改良，使其成為當地各民族的「致富果」。 8月9日，展銷商介紹不同品種的人參果。黃興鴻 攝 經多年精心培育，目前石林縣構建了擁有自主智慧財產權的人參果育種、育苗、技術、品牌、交易等全產業鏈發展格局；專業從事人參果領域的企業、合作社、家庭農場逾100家，產品業態涵蓋種苗、果脯、飲料、酒類、保健品、盆景、飼料等；培育了水果、蔬菜兩大類共20個抗性更強、適應性更廣、口味更加濃鬱的人參果品種。 石林縣人參果3至4月種植，7至11月採收，畝產約2噸。其中，水果人參果居多，不同品種口感不同；蔬菜人參果可炒、煮、涼拌食用。2024年，該縣人參果種植面積達17.01萬畝，產量30.02萬噸，綜合產值35.1億元，惠及2萬餘戶果農。2025年，種植面積達18.1萬畝，創歷史新高，產量、綜合產值預計同比均有增幅。 產銷對接大會吸引來自全國各地的80餘家採購商和以石林為主的70餘家供貨商參加，許多採購商此前就與石林的供貨商保持良好合作關係。當日現場和意向分別達成1.5萬噸、5萬噸產銷協議。 8月9日，人參果產銷對接大會現場。黃興鴻 攝 來自昆明的採購商付吉繞介紹，他從事人參果生意已有12年，從石林進貨至昆明，然後銷往中國各地，第一年銷量200噸，去年達6000噸。今年的訂單會超去年，將拓展南亞、東南亞、中亞市場。 來自廣東省廣州市的採購商廖羽林稱，他主要做一級批發市場，2021年從石林收購的50噸人參果特別搶手，此後逐年增加採購量，北方是人參果的主要消費區。去年採購100餘噸，今年計劃採購400噸。 8月9日，商家展出用人參果開發出的香水。黃興鴻 攝 目前，石林縣正在建設人參果智慧交易中心，電商中心、服務中心，推進產業鏈延伸、產業融合發展。計劃2027年石林人參果種植面積達20萬畝，並帶動雲南更多地方種植，全省產量達90萬噸。力爭3至5年，使石林人參果綜合產值達百億元。 當日，2025年石林人參果開採暨「雲上鮮果」發車啟動；發布《「石林人參果」產業藍皮書》；舉行年度人參果果王爭霸賽，人參果分級、包裝技能賽，人參果系列產品展銷等。(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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