總產值56億元，年均增長超13%，梅隴鎮這個產業集群成功躋身「市隊」
2025-11-25 13:22 1,921次浏览銀川8月7日電 (記者 李佩珊)8月7日，記者走進寧夏固原市涇源縣的菌菇產業基地，近萬支菌棒整齊排列，形成綿延不絕的「菌棒矩陣」。在這些孕育生命的基床上，形態各異的蘑菇正悄然綻放，仿佛大地撐開的無數「小傘」，共同撐起了這片土地上鄉村振興的豐收圖景。 農戶採收成熟的蘑菇。 吳文春 攝 地處六盤山腹地的涇源縣，憑藉1800至2000米高海拔、650毫米以上年降水量的冷涼氣候優勢，精心培育菌菇特色產業，構建起完整的「種植-加工-銷售-旅遊」全產業鏈體系，讓小小菌菇成為帶動農戶增收的「致富傘」。 新鮮採摘的蘑菇。 吳文春 攝 在涇源縣黃花鄉羊槽村菌菇基地內，農戶正忙著採摘成熟的黃金菇。基地外，包裝完好的黃金菇已全部裝車，即將運輸到各地消費者的餐桌上。據負責人於紅兵表示，僅黃金菇的種植、採收環節就已帶動30餘名村民實現穩定就業，「採蘑菇的農戶月收入超過了3000元，真正實現了掙錢顧家兩不誤。」他表示。 今年，涇源縣出臺《2025年菌菇產業專班工作方案》，配套4項精準獎補政策，投入專項扶持資金3000餘萬元，推動產業規模持續擴大。為夯實產業發展基礎，涇源縣6家菌菇生產企業持續發力，其中3處標準化菌棒生產車間年產能突破600萬棒。配套建設的保鮮庫、分揀晾曬車間和烘乾生產線等設施，為村民提供了菌棒生產、產品初加工等多樣化就業選擇。 目前，涇源縣已建成10處設施大棚菌菇栽培基地和11個仿生林菌基地，帶動33個村集體經濟組織共同發展，1457戶農戶通過參與菌菇種植實現家門口就業。不止如此，在菌菇產業鏈中下遊，4個現代化菌菇交易中心、4座冷鏈倉儲設施和6家專業分揀企業高效運轉，創造了大量分揀、包裝、物流等就業崗位。 據統計，涇源縣今年菌棒上架量突破1000萬棒，黃金菇等特色品種在黃花鄉羊槽村試種成功，涇河源鎮、大灣鄉等地新建的食用菌種植基地有效帶動周邊村民就業，全縣菌菇產業鏈就業人數近5000人。 「我們通過品種多元化、品質標準化，讓產業鏈各環節都能創造就業機會。」涇源縣農業綜合服務中心副主任李志廣介紹，當前正在推進2個菌菇產業園、2處現代化菌棒生產車間建設，計劃培育18個專業種植示範村和1000戶庭院種植示範戶，預計將新增大量就業崗位。 從田間地頭到交易市場，從初級加工到品牌打造，涇源縣通過全產業鏈布局，讓菌菇產業成為就業「蓄水池」和增收「新引擎」。隨著產業鏈持續完善，越來越多的農戶正分享著產業發展的紅利，這條綠色產業鏈已成為鄉村振興路上的亮麗風景。(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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