古巴外長：感謝中國支持
2025-11-06 13:21 2,896次浏览浙江金華8月11日電 (記者 官逸倫)「當北鬥第七顆星墜入武義江，壇頭村的經緯度閃爍恆久的光。」這是來自安徽的孫啟放為浙江壇頭村寫下的詩句。 8月10日，「活力中國調研行」浙江主題採訪團來到位於浙江省金華市武義縣履坦鎮的壇頭村。記者 官逸倫 攝 位於浙江省金華市武義縣履坦鎮的壇頭村距今已有700多年歷史。村內現存完整的古建築群面積約1.8萬平方米，共有明清古建築17幢。 踏上乾淨的青石板路，青磚灰瓦的古建築映入遊客眼帘。很難想像，曾經的壇頭村，上千畝土地受河水衝擊形成爛河灘，大量建築瀕臨倒塌。 近年來，壇頭村先後開展「五水共治」、精品村建設、未來鄉村建設，臭河灘變成了美溼地，古建築變成了會客廳。村集體從103戶農戶手中對調、流轉瀕臨倒塌的6000餘平方米民房，進行修復改造。此後，該村通過連片出租將閒置已久的老宅打造成以「民宿+文創」體驗為主的田廬文創產業園，婺州窯展示館、田廬美術館、畲族婚俗館等紛紛入駐。 浙江田廬旅遊開發有限公司董事長徐成斌稱，連片的古建築與優美的溼地環境是吸引其入駐壇頭村的兩大要素。他表示，「田廬」二字意指建在田中的房子，在中國古詩詞中有較多體現，「它可以引申為傳統精神家園，因此我們取名『田廬』的一個目的就是要傳承我們的傳統文化。」 來自武義縣城的鐘沁和父親鍾新武2024年在壇頭村開辦了一石心相畫館，創作中國畫。鍾沁告訴記者，父女倆當時正是看中了壇頭村安靜的環境以及濃厚的文化氛圍。「我爸爸年紀大了，他喜歡安靜一點，剛好這裡有這個空間，對他創作比較好。」 鍾沁稱，他們還會與壇頭村其他手工藝者進行合作。她向記者展示了一隻白色瓷杯，由畫館繪製杯身上的圖案，再交由同在壇頭村的窯廠進行燒制。 如今在壇頭村，民宿、詩社、畫館、書吧、農村電商、茶咖餐飲等文旅業態蓬勃發展。2017年至2024年間，該村實現村集體經濟總收入由最初的24萬元(人民幣，下同)增長至192萬元；村民人均可支配收入由1.3萬元增長至3.5萬元，收入水平增長169%。 據徐成斌觀察，如今生活在城市中的年輕人逐漸對農村有了新的認知，越來越多的人喜歡到鄉村來參觀、旅遊和工作。他表示，自己通過舉辦詩會、畫展、攝影展、文學徵文等各類文化活動，以期不斷強化壇頭村的文化屬性。 「單單欣賞景觀，其實很多地方可能都很類似。」金華市生態環境局武義分局黨組成員、副局長周燕萍告訴記者，「但如果有文化的東西在，這是更吸引人的。」(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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