遼寧大連：在海上漂流36小時的「奇蹟女孩」考上大連海事大學
2025-10-27 03:05 6,957次浏览廣西梧州8月4日電 題：廣西千年六堡茶鄉「茶旅融合」煥新生 作者 張廣權 廖偉 夏季清晨，廣西梧州市蒼梧縣六堡鎮塘平村的茶山上，68歲茶農陳家業身背竹簍，手指嫻熟地採摘著茶樹嫩芽。「過去採茶只為生計，如今還多了一份展示傳統技藝的責任，得讓遊客看看咱老祖宗傳下來的手藝。」陳家業笑著說。身後的觀光步道上，海內外遊客正舉著手機拍攝採茶場景。 這個藏在大瑤山餘脈中的古鎮，因六堡茶而聞名。作為中國國家級非物質文化遺產代表性項目，黑茶製作技藝(六堡茶製作技藝)在這裡傳承千年。如今，這片古老的茶葉正通過「茶旅融合」新路徑煥發新生機。 在六堡鎮黑石山茶廠的非遺工坊裡，67歲的韋潔群正專注演示六堡茶「堆悶」工藝。她將蒸軟的茶葉均勻堆砌，手掌輕壓撫平，動作嫻熟如行雲流水。「這門手藝我學了三十多年，現在不僅要做茶，還要教遊客體驗。」韋潔群說。 茶廠體驗區裡，來自寮國的趙春雲正跟著師傅學習炒制茶葉。「抖散、殺青、揉捻，每一步都講究火候和手法，這親手炒制的茶葉，比買的更有滋味。」 從封閉作坊到開放工坊，從單一制茶到多元體驗，六堡茶的傳承路徑不斷拓寬。昔日的老茶倉，「變身」陳列百年茶器、記載制茶史的茶文化博物館；陡峭的茶山修起了觀光步道，沿途設有茶俗解說牌；傳統制茶工具也成了遊客爭相拍照的「網紅道具」。 數據顯示，今年「五一」假期，六堡茶生態旅遊景區接待遊客7.47萬人次，旅遊收入近1億元(人民幣，下同)，創下歷史新高。 2024年3月18日，茶農在廣西梧州市蒼梧縣六堡鎮沁怡六堡茶業專業合作社茶園採摘茶葉。 何華文 攝 「家人們看過來，這就是六堡茶特有的『金花』。」鏡頭前，「90後」茶農覃紅波舉著老茶餅向網友推薦。覃紅波曾在廣東務工，幾年前返鄉創業直播賣茶。如今，茶葉年銷售額超過50萬元。其直播內容還意外帶火茶山觀光旅遊線路，不少網友下單後特意驅車前往，親身體驗他鏡頭中的茶山風光。 昔日閒置農房煥然新生，大中村的「六堡精舍」成了網紅民宿。「節假日一房難求，客人主要來自粵港澳大灣區，就為體驗『晨起採茶、午間制茶、傍晚品茶』的愜意慢生活。」民宿經營者謝妮透露，民宿不僅盤活了鄉村閒置資源，讓老房子重獲「新生」，更帶動了周邊村民增收，成了村裡亮眼的名片。 六堡鎮中心的「六堡茶街」更是煙火氣十足，匯聚茶館逾30家。「古韻茶館」的老師傅擅長用古法煮茶，吸引中老年茶客；「青春茶吧」推出的六堡茶奶茶、茶味冰淇淋，深受年輕人喜愛；還有茶館專門開設茶藝課，從識茶、泡茶到茶禮儀，系統傳授茶文化。茶街盡頭的農產品市集上，茶點、茶籽油、茶枕等衍生品琳琅滿目。 六堡鎮黨委書記熊振強表示，目前全鎮茶園面積達13.8萬畝，綜合年產值超100億元，帶動茶農年均增收超3000元。當地在保護傳統技藝基礎上，融合現代科技建設標準化茶園、發展電商培訓「新農人主播」、開發智慧旅遊平臺。如今的六堡鎮，正全力打造「採茶、制茶、品茶、煮茶」全產業鏈，讓茶農分享更多產業增值收益。(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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