英格蘭嚴重缺水成「國家重大事件」
2025-12-28 17:00 5,237次浏览蘭州8月8日電 (艾慶龍 高展)「差池上舟楫，杳窕入雲漢。」杜甫行舟嘉陵江徽縣段留下的詩句，勾勒出這片峽谷往昔的熱鬧圖景。而同在這片土地，李白筆下「青泥何盤盤，百步九折縈巖巒」的青泥嶺也在徽縣南境，道出了嘉陵江周邊蜀道的艱險。一靜一動間，早已將這片山水的靈秀與崎嶇刻入歷史。 近日，沿著新修的道路來到甘肅省隴南市徽縣，跟著詩句走進月亮峽，10公裡的路程已不再是往昔的險峻模樣。龜溪潺潺流淌，廊亭依水而建，彎月景觀前不時有遊客駐足拍照，曾經難行的路段如今架起了親水平臺，幾位旅客望著江景閒談。 當地村民說，路通了，景也串起來了，來的人一年比一年多。不遠處的田河村，1277米的繞行新路讓進出的車輛不再擁堵，5畝生態停車場裡，掛著陝、甘、川等地牌照的私家車整齊停放，很難想像這裡曾因停車難讓不少遊客遺憾折返。 圖為甘肅省隴南市徽縣田河村千年銀杏樹。(資料圖)高瓊 攝 田河村的千年銀杏樹下，更是一派生機。「銀杏夢谷」民宿的火鍋集市廣場上，升騰的熱氣伴著陣陣香氣，遊客品嘗著當地特色火鍋，聊著沿途見聞。獨棟別院式民宿前，新人依偎在銀杏樹下拍攝婚紗照。 樹下的空地上，村民們擺著小攤，銀杏果點心、自釀的土酒擺了滿滿一排，旁邊的非遺體驗區裡，孩子們跟著手藝人學做竹編，不時傳出歡快的笑聲。這種「高端民宿+農家風味+非遺互動」的組合，不僅讓遊客玩得盡興，也讓村民的日子越過越紅火。 13公裡長的嘉陵江漂流河道上，不時傳來陣陣吶喊。一艘艘橡皮艇順著蜿蜒的河道而下，兩岸的青山飛速後退，遊客們在驚險與愜意中感受著山水之樂。岸邊工作人員說，每到周末和節假日，漂流項目都要提前預約。 圖為嘉陵江徽縣段。(資料圖)高瓊 攝 這僅是當地文旅活力的一個縮影，「一月一活動」的安排讓景區四季都有看點，「銀杏杯」和美鄉村籃球邀請賽上，村民與遊客組隊比拼，賽場外的農特產品攤位也被圍得滿滿當當，單場活動就帶動銷售超10萬元；短視頻大賽裡，網友們鏡頭下的銀杏林、漂流河、古村落，讓更多人知道了這個藏在嘉陵江岸畔的好去處。 數據見證著變化：2025年一季度，徽縣旅遊人數達75.5萬人次，旅遊花費4.028億元，同比增幅均接近29%。但發展中遇到的難題也曾讓人犯難，景區網絡信號弱，遊客發個視頻都要四處找信號，如今田河村完成網絡擴容，走到哪兒都是滿格信號；隧道照明不足，夜間行車讓人心裡發慌，現在照明方案已定，施工隊即將進場；宣傳方式單一、留宿遊客統計不準，通過短視頻大賽和與多部門合作規範登記，這些問題也在逐步解決。 傍晚時分，嘉陵古鎮的建設工地上依舊機器轟鳴。按照規劃，這裡將與三國文化展示館一同，把當地的歷史故事講給更多人聽。遠處，漂流的號子漸漸平息，民宿裡亮起燈光，千年銀杏的葉子在風中輕輕作響。(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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