生物技術深度融合人工智慧 中國研發世界首臺智能育種機器人
2025-11-01 11:12 7,826次浏览延邊8月14日電 (譚偉旗 李彥國)立秋時節，吉林延邊天高雲淡、空氣宜人。奶頭山村不時傳出陣陣歡笑聲，中外遊客溯溪(沿著溪流徒步探險)、採參、泡溫泉、玩越野摩託，盡情感受這個邊疆村落的獨特魅力。 遊客們正在帶領家人進行溯溪活動。楊麗娜供圖 這樣的場景讓楊麗娜頗為欣慰。楊麗娜是延邊州和龍市光東村歸心民宿專業合作社理事長，紮根鄉村發展文旅事業14年。今年6月，中央精神文明建設辦公室發布2025年首次「中國好人榜」，楊麗娜在列。 時間回到2011年，年輕的楊麗娜做出一個讓身邊人頗為意外的決定：辭去雲南一家旅行社的高薪工作，回家鄉延邊州和龍市光東村。彼時，光東村是一個典型的貧困村、空心村，年輕人紛紛外出打工，村裡只剩下老人和孩子，人均年收入僅3000元，發展動力不足。 「鄉村要發展，總得有人願意回來。」懷揣著這份初心，楊麗娜踏上了艱難的創業之路。實地考察後，她發現光東村有「海蘭江畔稻花香」的天然田園景觀、濃鬱的朝鮮族民俗文化，具有發展鄉村文旅產業的資源和優勢。 楊麗娜四處籌措，借到8萬元啟動資金，帶領村民將荒廢的小學改建成民俗餐廳。她耐心說服村民將閒置房屋改造成民宿，並組織培訓教他們製作朝鮮族手工藝品、烹飪特色美食、表演民族歌舞。漸漸地，幾十戶閒置房屋被盤活，村民成了民宿「管家」，光東村煥發出新的生機。 為了讓村民真正富起來，楊麗娜還創造性地將稻田變成了旅遊景點。稻田邊修建了「小火車」，打造了稻田畫，引來大量遊客。同時，她與科研單位合作，提升水稻種植技術，將光東大米的價格從每斤3元提升到30元至100元。2018年，楊麗娜註冊了線上商城，將村裡的特產銷往全國。 光東村從一個不知名的窮山村，成了全國首批旅遊重點鄉村。2024年，該村接待遊客近50萬人次，村民生活質量顯著提升。 2015年，楊麗娜萌生帶動其他邊境地區村莊共同發展的想法，她將目光投向了長白山深處的奶頭山村。這個僅有30戶朝鮮族村民的邊境村落，因基礎設施薄弱、交通不便、老齡化嚴重等因素，發展一直滯後。 楊麗娜利用當地的紅色資源和冰雪資源，建設了鄉村振興研學基地、長白山歷史文化展館，開發了霍比特雪屋火鍋等特色項目。2024年冬天，吉林冰雪旅遊火爆，奶頭山村接待遊客40餘萬人次。 吉林省延邊州奶頭山村，遊客們正在林下參基地遊玩。楊麗娜供圖 依託長白山豐富的生態資源，該村還積極探索水稻種植和林下經濟發展，通過「企業+村集體+合作社+農戶」的模式，實現了深度融合，村民的錢包越來越鼓。「目前，光東村和奶頭山村的經營狀態都比較好，我想把這種模式推廣到全國各地的村落。」楊麗娜如是說。(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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