科技引領變革：百果園BLOF技術改變西甜瓜等產業遊牧種植模式
2025-12-20 09:47 2,192次浏览海口8月8日電 (張茜翼 黃方舟)8日舉行的「浪漫七夕 仙來保亭」——2025年海南七仙溫泉嬉水節新聞發布會介紹，該活動將於8月29日在海南省保亭黎族苗族自治縣開幕，活動為期3天。 2024年8月10日，正值中國農曆「七夕」，2024年海南七仙溫泉嬉水節在海南省保亭黎族苗族自治縣開幕。民眾相互潑灑溫泉水嬉水狂歡，共度「七夕」佳節。 (資料圖)記者 駱雲飛 攝 七仙溫泉嬉水節是保亭黎族苗族一年一度盛大的民間傳統節慶活動，自2000年至今已舉辦21屆。 保亭黎族苗族自治縣縣長蔡曜澤在發布會上介紹，本屆嬉水節呈現三大亮點：一是時間巧思，七夕佳節與嬉水節交匯相融，為節日注入獨特的文化韻味；二是活動升級，在保留歡樂大巡遊、嬉水狂歡等傳統活動的基礎上，新增「河燈祈福」「仙女下凡」、《甘工之戀》等夜遊演藝產品及水上漿板競速等互動性強的活動，讓遊客從「旁觀者」變身「劇中人」；三是全域聯動，策劃全民歌潮演唱會、全民電音派對等，帶動全民參與。 自7月25日起，嬉水節前奏活動已陸續展開。其中，「尋找七仙女」選拔賽已完成全網招募，將於8月19日決出7位「七仙女」，她們將化身美麗使者全程參與節慶活動。開幕式當天，「黎樂+電音」的嬉水狂歡將拉開序幕，25支特色巡遊方陣和8輛主題花車將沿縣城主街區進行巡遊，展示保亭的氣候康養、溫泉度假、熱帶雨林等資源特色及多元文化魅力。 保亭今年利用七仙河等自然資源，首次推出「龍舟競渡」「水上槳板」和「水上演藝」等活動，將「水」元素貫穿節慶始終。龍舟大賽、水上槳板等活動將讓遊客感受水上運動的激情；水上演藝則融合燈光秀、無人機表演、打鐵花等「水陸空」三位一體的演出。 此外，保亭各大景區也將推出「嬉水節專屬」旅遊套餐，打造「日夜暢玩·景節聯動」的遊玩體驗。 (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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