安徽金寨：廢棄紡織品「變舊為新」，聚焦環保新質生產力
2026-01-12 21:02 1,193次浏览今天（8月8日），位於新疆塔克拉瑪幹沙漠中心的最大光伏電站——塔油且末光伏電站累計發出綠電突破3億度。塔油且末光伏電站位於新疆巴音郭楞蒙古自治州且末縣境內，地處塔克拉瑪幹沙漠腹地，是我國在流動性沙漠中心建成的首個大型集中式光伏電站。項目於2023年5月31日併網發電，總佔地面積超過3300畝，由近26萬塊光伏板組成，配套10兆瓦儲能裝置。中國石油塔裡木油田新能源事業部經理 梁玉磊：我們通過板上發電、板下治沙，建設光伏方陣32個，固沙面積達到4000畝。有效改變了小環境風速，形成「發電-固沙-惠民」一體模式。目前，塔裡木油田在塔克拉瑪幹沙漠已建成尉犁、且末、葉城、伽師、上庫5座集中式光伏電站，總裝機規模達到260萬千瓦，光伏板覆蓋10萬畝黃沙。截至目前，這些電站累計發出綠電已突破20億度，日最大發電量超過900萬度。西北首個百萬千瓦級綠電直連項目加速推進在塔克拉瑪幹沙漠北緣，塔裡木油田建成的上庫高新區低碳轉型130萬千瓦光伏項目正在探索「綠電直連」。實施後，這也將成為我國西北地區首個百萬千瓦級「綠電直連」項目。綠電直連是指太陽能、風能發出的綠電不接入公共電網，而是通過專用線路直接向單一用戶供電。上庫光伏項目佔地3.5萬畝，配套超大型儲能系統，能最大限度破解光伏發電的波動性難題。塔裡木油田聯合國家電網、獨山子石化等企業，探索通過直連線路向附近的獨山子石化公司乙烯項目直供綠電，促進新能源就近就地消納。數據顯示，上庫項目自今年1月併網發電以來，累計生產綠電突破2億千瓦時。上庫項目綠電直連全面落地，將成為我國西北地區首個百萬千瓦級綠電直連項目，每年21億千瓦時的綠電將直供園區企業。中國電力企業聯合會規劃發展部主任 張琳：綠電直連的創新探索，有利於加大新能源消納力度，推進園區、企業綠色低碳轉型，提升市場主體的社會形象和競爭力，推進產業高質量發展。今年5月，我國發布《關於有序推動綠電直連發展有關事項的通知》，鼓勵各類經營主體投資綠電直連項目。當前，已有江蘇、雲南、青海三省發布了關於綠電直連的實施方案。
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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