「含金量」不斷提升 碳谷綠灣創新盤活工業低效用地
2025-12-21 01:24 7,415次浏览8月的浙江安吉餘村層巒疊嶂、流水潺潺，遊客紛至沓來，盡享生態之美。 20年前，餘村曾靠著開採山裡優質石灰巖成為「富裕村」，但伴隨而來的是溪流渾濁、煙塵瀰漫的巨大環境代價。 忍痛關掉礦山和水泥廠後，村集體經濟和村民收入短時間內出現下滑。未來出路在哪裡？ 2005年8月15日，時任浙江省委書記習近平同志來到這裡調研，在關鍵時刻指明方向：「你們關礦停廠，是高明之舉！」「過去我們講既要綠水青山，又要金山銀山，其實綠水青山就是金山銀山，本身，它有含金量。」 「綠水青山」代表生態財富、環境保護，「金山銀山」代表物質財富、經濟發展。 「就是」二字，振聾發聵，精闢道破二者的辯證關係。發展與保護，不再是非此即彼的「單選題」。通過轉變發展理念、優化發展路徑，綠水青山可以轉化為金山銀山，實現經濟社會發展與人口、資源、環境相協調。 黨的十八大以來，「兩山」理念日益深入人心，凝聚起保護生態環境、踐行綠色發展的強大共識與堅定行動自覺，並不斷發展深化。 「寧要綠水青山，不要金山銀山」——2013年9月，習近平總書記在哈薩克斯坦納扎爾巴耶夫大學回答學生關於環境保護的提問時，強調「絕不能以犧牲生態環境為代價換取經濟的一時發展」。 綠水青山可以帶來金山銀山，但金山銀山卻買不到綠水青山。魚和熊掌不可兼得時，必須有所為、有所不為。 辯證法背後，體現的是底線思維和長遠眼光：「一定要算大帳、算長遠帳、算整體帳、算綜合帳」「只有把綠色發展的底色鋪好，才會有今後發展的高歌猛進」。 2021年3月，全國兩會，習近平總書記參加內蒙古代表團審議。來自林區的周義哲代表向總書記匯報林區轉型發展的情況。林業工人從之前的「砍樹人」轉變為「看樹人」，2018年林區的森林與溼地生態系統服務功能總價值達6159.74億元。 習近平總書記說：「你提到的這個生態總價值，就是綠色GDP的概念，說明生態本身就是價值。」 綠色GDP旨在轉變經濟發展方式和優化經濟結構，改變傳統單純追求GDP的經濟發展模式。「速度再快一點，非不能也，而不為也」，要樹立「保護生態環境就是保護生產力、改善生態環境就是發展生產力」的正確發展觀。 2012年以來，中國以年均3.3%的能源消費增速支撐了年均超過6.1%的經濟增長，構建起全球最大、發展最快的可再生能源體系，促進經濟社會發展全面綠色轉型，走出了一條生態優先、節約集約、綠色低碳的高質量發展道路。 如何讓綠水青山源源不斷地轉化為金山銀山？「關鍵在人，關鍵在思路」。探索多樣化的生態產品價值實現路徑，方能不斷塑造經濟發展的綠色新動能、新優勢。 2024年3月，正在湖南常德考察的習近平總書記來到穿紫河畔，聽取當地水環境綜合治理等情況。通過實施河湖連通、系統治理，「沅有芷兮澧有蘭」的美景成為當地的最佳名片。 習近平總書記指出，「把自然風光和人文風情轉化為旅遊業的持久魅力」「完善生態產品價值實現機制，推進產業生態化和生態產業化」。 當前，我國在12個地區開展首批國家生態產品價值實現機制試點，全國已有20多個省份籤訂了跨省流域橫向生態保護補償協議，全國已建成572個生態文明建設示範區和240個「綠水青山就是金山銀山」實踐創新基地。各地各展其長，因地制宜探索的「護綠換金」「聚綠成金」「借綠生金」等方法路徑日益成熟，持續釋放生態紅利。 2020年，習近平總書記再次來到餘村。看到村莊煥發的生機，他欣慰地說：「餘村現在取得的成績證明，綠色發展的路子是正確的，路子選對了就要堅持走下去。」 人不負青山，青山定不負人。神州大地上，一幅生態美、產業興、百姓富的壯美畫卷正鋪展開來。 策劃：張曉松 主編：朱基釵 主筆：嚴賦憬 視覺：金小茜、賈伊寧 新華社國內部出品
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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