羽毛球世錦賽陳雨菲晉級4強 半決賽迎戰安洗瑩
2025-11-26 03:00 8,735次浏览舟山8月4日電(張茵 董易鑫 李朵)在船上透過薄薄的海霧眺望，浙江舟山的碧波之上有一座「懸在海中」的小島——面積不到3平方公裡的螞蟻島。 2022年起，中共舟山市委統戰部積極響應該市「小島你好」海島共富行動，發起「主委進小島」活動，由各民主黨派舟山市委會(舟山市工委)首批結對12座小島，共同繪製「各美其美、島島共富」的圖景。基於此，民建舟山市工委的助力正為螞蟻島的發展注入活力。 筆者拍攝的螞蟻島一景。董易鑫 攝 紅，小島的「臉龐」 左掌在下，右掌在上，合在一起按緊，右掌緩緩向前搓……連日來，幾位螞蟻島村民婦女正手把手教遊客搓草繩，這是一項具有紅色基因的手藝活——20世紀50年代初，為了籌集足夠的買船錢，螞蟻島以200多個婦女為主的民眾分搓了12萬斤草繩，輾轉換錢購買了「草繩船」。 當地的「獨家記憶」遠不止這些。20世紀70年代，螞蟻島曾發出「苦戰三年，圍塘造田」的號召。由於多數男性出海捕魚，這項艱巨任務便落在了300多名婦女肩上。她們頭頂烈日、腳踩泥灘，肩挑背扛，在風浪與泥濘中築起一道全長1300米的「三八海塘」，用實際行動詮釋了「巾幗不讓鬚眉」的擔當。 如何讓紅色文化繼續傳承？如何讓「獨家記憶」助民增收？2023年，民建舟山市工委引入文旅團隊，歷時三個月打造了三八海塘體驗場館。 時至今日，靠草繩換來漁船起航的故事成了當地紅色教育的「活教材」，搓草繩成為遊客的熱門體驗項目；遊客們可以在螞蟻島三八海塘場景體驗館換上特色服裝、肩挑石頭沙包，體驗那段艱苦奮鬥的建設場景……螞蟻島以「紅色旅遊+生態漁業」的融合之路愈發清晰，「艱苦創業、敢啃骨頭、勇爭一流」的螞蟻島精神被延續、傳承。 螞蟻島的「共同富裕菜」——繁蝦似錦(炒蝦皮)。董易鑫 攝 藍，小島的「味道」 「『繁蝦似錦(炒蝦皮)』選用螞蟻島豐富的蝦皮資源，經過家常手法翻炒而成，既懷舊又下飯。」舟山市普陀區螞蟻島管委會宣傳幹事傅楠介紹，「百舸爭流(貝殼蒸蛋)」則是將島上的海蛤與雞蛋融合蒸製，柔嫩中帶海味，造型寓意著各方力量齊心協力奔向共同富裕。 「吃」是遊客上島體驗的直觀載體，藍色大海是「小島味道」的來源。此前，民建舟山市工委聯動會員餐飲企業組織廚師上島、深挖海洋故事，研發製作「三八海塘」「敢啃骨頭」「勇爭一流」等一系列具有紅色基因又貼近民生的「共同富裕菜」，吸引不少遊客打卡。 螞蟻島有「蝦皮之鄉」美稱，蝦皮加工已有200年歷史，生蝦皮產量在中國市場佔有率約80%。2024年，民建舟山市工委投入5萬元幫扶資金，盤活閒置倉庫打造「共富工坊」，裝修蝦趣共饗坊、添置設備，助力蝦皮品牌升級。 如今，「共富工坊」不僅成為螞蟻島年輕人創業就業的新平臺，也讓遊客得以深入了解蝦皮背後的產業故事：在這裡，人們可以現場參觀蝦皮曬制工藝，體驗包裝流程，也能參與蝦皮文創產品的製作；工坊還推出系列產品，遊客們可以將螞蟻島的海味與文化「打包」出島，「大海經濟」更加豐富。 綠，小島的「衣裳」 走在螞蟻島，眼前一片綠意。對比過去「山上是石巖，山下是沙灘」的景色，如今的螞蟻島綠化覆蓋率達70%，空氣清新、環境優美，是名副其實的生態綠島。 2022年，舟山市委統戰部發起「暖心一件事」社會服務活動，民建市工委與螞蟻島「牽手」：會員企業無償設計景觀，通過認養樹木籌資沿路種下300米「民建林」；每年組織林業專家上島，補種苗木、養護樹木、提升花境，讓島嶼環境越變越美。 「自從有了這片『民建林』，道路風貌煥然一新，不僅給遊客帶來更舒適的觀景體驗，天氣好時村民也愛來拍照。」螞蟻島村民高月英說。 「近年來，我們依託舟山豐富的林業資源，結合海島特色，創新開展了系列活動，既保護了生態環境，也促進了地方經濟和社會和諧發展。」民建舟山市工委主委曹泓介紹，此次結對共建旨在以「紅色文化傳承」「共同富裕菜」「民建林」等為媒，串聯起紅色文化、綠色發展與藍色海島的融合路徑，讓更多共建成果在海島一線開花結果、落地見效。 中共舟山市委統戰部相關負責人介紹，自2022年起，舟山各民主黨派市委會(市工委)立足黨委政府所需、民眾所盼、統戰所能，通過深入調研走訪、召開懇談會等方式，廣泛收集民意訴求，建立「點單+接單」機制實現精準賦能，為海島民眾解決急難愁盼問題。 三年多來，該行動累計實施共富項目34個，投入資金2370餘萬元，辦成「暖心一件事」120餘件，惠及海島民眾5.8萬餘人次。(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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