建設更加有效、更有活力、更具國際影響力的全國碳市場——解讀中辦、國辦《關於推進綠色低碳轉型加強全國碳市場建設的意見》
2025-12-21 02:29 8,184次浏览蘭州8月9日電 (閆姣 王牧雨 九美旦增)洪水退去，淤泥深積，但山村的溫情卻從未被衝散。7日晚甘肅蘭州市榆中縣的罕見山洪摧毀了房屋，卻讓村民間的互助情誼愈發清晰——東家騰出床鋪安置鄰居，西家分享食物共渡難關，救援人員與村民並肩清淤重建家園。 「晚上11時左右，門縫裡的水突然湧進來，穿衣服的功夫，水就沒過床沿50釐米了。」回憶起7日晚的洪水，榆中縣興隆山村農家樂老闆王海雲仍心有餘悸。這場突如其來的災害，讓他經營多年的民宿毀於一旦，卻也讓他見證了危難中的守望相助。 記者9日在現場看到，洪水仍沿河道持續流淌，甘肅省級文物保護單位興隆山臥橋被衝毀；救援人員或背著受災民眾蹚過積水，或推著推車倒淤泥；通往受災較重的馬坡鄉的主幹道省道104正在緊張搶修中。 8月9日，甘肅蘭州市榆中縣山洪受災現場，消防人員展開救援。九美旦增 攝 山洪過後，王海雲暫住在鄉親家中。「村裡誰家有餘力，都會幫一把。東家給口吃的，西家騰張床鋪，都是常事。」他說，這種刻在骨子裡的互助，讓村民們在困境中多了份底氣。 8日一早，村民們便自發開始清理淤泥，各類救援力量陸續進村，大型清淤車輛也全天參與清理工作。王海雲看著救援人員用鐵鍬鏟、機械車推，一點點清理公路和房屋的淤泥，他說，路通了，物資才能進來，日子才能慢慢緩過來。 站在損毀的民宿前，王海雲望著正在作業的挖掘機，眼裡有惋惜，更有期盼：「等清完淤泥，總能一點點重建起來。」 8月9日，甘肅榆中縣，救援車輛開展河道清淤工作。九美旦增 攝 「目前村裡正組織家家戶戶開展清淤，明確各社分工。」興隆山村黨支部書記呂福紅介紹說。 榆中縣馬坡鄉的暴雨災情同樣嚴峻。「目前，部分村民已被安置在蘭州市七裡河區的酒店。」馬坡鄉舊莊溝村二社社長王名俊說，當時雖信號中斷，但村民們也都互相跑步傳話。從山洪發生至今他一直堅守崗位，帶領村民推進安置工作。 7日18時起，榆中縣遭短時強降雨天氣，引發山洪災害。災情發生後，甘肅省委、省政府第一時間開展救援搶險救災工作，組織應急、公安、交通、消防、電力、通信、醫療等部門投入救援人員、車輛機械、應急物資。 記者從甘肅省應急廳獲悉，截至9日18時，甘肅榆中縣等地山洪災害已造成15人遇難，28人失聯。失聯人員搜救、基礎設施搶修、民眾轉移安置等應急救援工作正在緊張有序進行。(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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