川普：要不是我普京早佔領烏克蘭了
2025-12-20 16:39 2,658次浏览寧波8月7日電 (記者 王逸飛)站在自家漁排上，53歲的浙江省象山縣黃避岙鄉高泥村村民錢國敏笑言，「養了幾十年魚，現在有『跨界』的打算了。」 他的身後，兩間白牆紅頂的管理房正在改造中。錢國敏花了不少錢，在屋內配置家具家電、屋外布設躺椅，整體風格頗有東南亞水屋的味道。「改造不僅為了提高日常養魚的舒適性，我們也看好海上旅遊前景。等村裡各方麵條件成熟後，吃住等業態就可以快速做起來了。」 在黃避岙鄉，當地多年來持續進行「漁旅融合」探索，讓一個個海邊漁村在打造「海上牧場」的基礎上，共同串聯成一條「斑斕海岸」遊線。像錢國敏這樣的當地村民，也在這一過程中找到了更多致富機會。 二十世紀八九十年代，黃避岙鄉高泥村的村裡人開始嘗試養殖大黃魚。此後幾十年，通過種質創新、擴大規模等，該村的大黃魚養殖面積達到近3000畝，去年產值1.4億元(人民幣，下同)，村民戶均年收入超30萬元。該村也被譽為「浙江黃魚養殖第一村」。 8月6日，在西滬港內的一座漁排上，漁民展示養殖的黃魚。胡豐盛 攝 在中國興起鄉村旅遊熱潮的背景下，當地依託環境優勢和產業特色謀劃出一條「斑斕海岸」遊線，串聯高泥、白嶼等6個漁村，推動鄉村由「賣特產」向「賣體驗」轉變。 「這條線路有藍色的海、綠色的山，自然資源豐富。此外我們希望它有豐富的業態，比如漁業、傳統農業、新興旅遊業等。」對於「斑斕海岸」這一名稱，黃避岙鄉鄉長張晨博解釋道。 近年，高泥村在西滬港建設了漁旅融合海上綜合平臺，含有養殖垂釣、餐飲休閒、教育研學等功能，填補了象山海上休閒體驗項目的空白。 「現在周末節假日以及暑期的生意很好，除本地遊客外，杭州、上海等地的遊客也越來越多。」在平臺開設飲品店的創業者鄭曉說。高泥村相關負責人介紹，待平臺完全建成後，預計可帶來年消費客流5萬人次，年旅遊、商貿收入超1000萬元。 而在高泥村內，村裡建起「裏海荷塘」藝術田園綜合體、西滬海洋館、高泥黃魚館等，村民開辦了一家家精品主題民宿，村莊旅遊收入逐年攀升。 這也是「斑斕海岸」沿線各村發展變化的縮影。如今在這條線路上，遊客可以在海上漁排、濱海騎行、灘涂泥玩、戶外露營中獲得多樣體驗；參與大黃魚風情市集、東海音樂節等海洋特色文化活動；在斑斕海岸藝術中心等文化地標感受濱海消費新場景…… 「通過『漁旅融合』，我們還吸引了本地乃至河北、山西等省份的年輕人來到鄉村創業。越來越多年輕人的加入，讓我們對未來振興鄉村有了更多底氣。」張晨博說。(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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