習語丨習近平為何強調「堅持正確二戰史觀」？
2025-12-31 00:25 6,458次浏览晉中8月14日電 題：山西和順：鄉村旅遊「牽手」多業 走穩鄉村發展「可持續路」 作者 劉小紅 山西省和順縣許村，東臨河北邢臺市，南連左權拐兒鎮，東呂高速連接線傍村而過，區位優越、交通便利、美麗宜居，人稱和順「小江南」。近年來，許村通過發展鄉村旅遊，先後榮獲「中國美麗休閒鄉村」「中國鄉村旅遊創客示範基地」「山西省旅遊示範村」等稱號。 得益於山水相間、綠植環抱，風景秀麗、氣候宜人的自然優勢，許村鄉村旅遊起步早，2006年便發展成立30多家農家樂。劉小紅攝 得益山水相間、綠植環抱，風景秀麗、氣候宜人的自然優勢，許村鄉村旅遊起步早，2006年便發展成立30多家農家樂。2007年，當代藝術家渠巖在此成立工作室。2011年，許村國際藝術公社成立，舉辦第一屆「中國和順首屆許村國際藝術節」，至今已成功舉辦五屆。旅遊產業直接帶動許村集體經濟組織收入增加，2024年年均收入達16萬元，農家樂助力農民年增收1.5萬元。 許村充分挖掘傳統古村落、許村公社、國際藝術節等資源，全面提升鄉村旅遊體驗，發展全域旅遊。按特色化、差異化原則，提升農家樂接待服務水平，建設34個原生態鄉村民宿，打造太行休閒避暑村。 近年來，許村累計投資960餘萬元，實施中心街汙水工程、南街和老街下水工程、明清街改造，新建黨建公園、日間照料中心、公共浴池、村級文化活動中心、景觀花池，安裝太陽能路燈、視頻監控，對全村路面、牆面、廣場、古建、線路等進行全方位改造美化，修舊如舊。改造後的明清街、鄉村美術館、農耕博物館、紅色記憶館、知青紀念館、文化長廊等功能完備、布局合理，逐步形成高品質鄉村休閒旅遊線路。 許村通過發展鄉村旅遊，先後榮獲「中國美麗休閒鄉村」「中國鄉村旅遊創客示範基地」「山西省旅遊示範村」等稱號。劉小紅攝 「吃農家飯、睡農家炕、享農家樂、敘農家情」的許村旅遊消費項目，深受省內外遊客青睞。創建於2006年的許村農家樂，依託藝術公社和國際藝術節活動初具規模。為加強服務意識、提高服務質量，全村男女老少學習文明用語和文明行為，言談舉止變化明顯。許村十星級文明戶、農家樂經營者喬彥珍稱，最初搞農家樂時，全村人手持文明手冊學習。如今村裡環境逐年改善，每年有不少回頭客，看重的就是服務質量。 據統計，可一次性接待450人住宿、1000餘人就餐的許村，2011年至2019年平均年接待遊客3萬餘人次，戶均收入達1.5萬元。 為更好服務鄉村旅遊、建設文明鄉村，許村先後投資870餘萬元，硬化街道、修建星級公共廁所，完善基礎設施。2020年，又投資1000餘萬元完成村容村貌、牆體立面、老街修復、街道整修等工程。依託新時代文明實踐站，許村打造核心價值觀主題文化主陣地，建立村規民約、道德評議會、禁毒禁賭會、村民議事會、紅白理事會「一約四會」，創建「十個一」，即建好村廣播室、建設鄉風文明一條街、建設宣傳展示欄、配套報紙閱讀欄、設立善行義舉榜、建設鄉賢文化骨幹隊伍、建設道德講堂、制定村規民約等，使全體村民精神面貌煥然一新。 許村黨支部書記路志鵬表示：「文明鄉村的建設，讓許村村民生活更加幸福安定，精神文化生活更加豐富多彩，致富路上也更有奔頭。」(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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