國防部：中巴防務安全合作不針對第三方
2026-01-17 01:31 1,925次浏览石榴雲/新疆日報記者 姚剛盛夏時節，瑪納斯縣蘭州灣鎮八家戶村的40畝荷塘迎來了最絢爛的季節。清晨，薄霧籠罩著荷塘，露珠在荷葉上滾動。慕名而來的遊客們沿著木棧道漫步，拍照留念。來自昌吉市的甘娟舉起手機讚嘆道：「在新疆能看到這樣規模的荷花真讓人意外，空氣都是清甜的，讓人瞬間忘了城市的喧囂。」這片荷花景觀也見證著這個緊鄰瑪納斯國家溼地公園的村莊，如何利用生態資源，走文旅融合之路，繪就鄉村振興的生動圖景。遊客在瑪納斯縣蘭州灣鎮八家戶村荷塘遊玩。石榴雲/新疆日報記者 姚剛攝離荷塘不遠的萌寵樂園裡，歡聲笑語不斷。四角山羊頂著螺旋角嬉戲，矮種馬馱著孩子踱步，黑天鵝優雅地在水中遊弋。5歲的樂樂踮起腳給孔雀投餵玉米粒，看到孔雀開屏時，他興奮地跳了起來。樂園負責人介紹，這裡已引進40多種珍稀動物，通過「動物認養」「科普研學」等互動項目，為遊客提供沉浸式體驗。正在記錄動物習性的石河子遊客沙寶紅說：「每年荷花節我都來，今年新增的萌寵樂園讓我們的行程更豐富了，孩子們能近距離觀察自然，比單純賞花更有意義。」2017年起，八家戶村開始探索在保護溼地中尋求發展契機。依託毗鄰瑪納斯國家溼地公園的優勢，該村堅持生態優先、綠色發展，紮實推進農村人居環境整治和美麗鄉村建設。在國家項目及各級財政支持下，整村推進了改路、改水、改廁等工程，實施村莊硬化、亮化、美化提升。村裡逐步構建「景區帶村、農文旅融合」的新模式，建起了萌寵樂園、水上樂園、遊客集散中心等設施，大力發展觀光農業遊、鄉村研學旅遊等業態。2025年上半年，該村接待遊客量同比增長10%，旅遊綜合收入達200萬元。從單純的賞花到多元的遊玩體驗，從傳統農耕到文旅融合，八家戶村的故事詮釋著「綠水青山就是金山銀山」的深刻內涵。當夕陽為荷塘鍍上金邊，歸巢的蒼鷺掠過水麵，遊客們意猶未盡地相約明年再來。這片綻放在溼地邊的荷花，正以其獨特的魅力，講述著生態保護與鄉村振興同頻共振的生動實踐。
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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