從「養老」到「享老」 江西瑞昌構建「家門口」養老服務新模式
2026-03-18 14:23 3,594次浏览福建永安8月12日電 題：北上抗日宣言發布地的振興圖景 作者 雷朝良 初秋時節，福建省永安市小陶鎮松山村的柑橘果園綠浪翻滾，圓滾滾的特早蜜桔壓彎了枝頭。「再有十幾天就能採摘了，今年蜜桔長勢喜人，肯定是個豐收年。」正忙著給果園除草的村民江以權笑著說，家中10畝蜜桔早已被採購商預訂一空。 在中國工農紅軍北上抗日先遣隊公園陳列展廳內，「紅軍北上抗日從這裡出發」的標語首先映入眼帘。雷朝良攝 小陶鎮境內氣候溫和溼潤，雨量充沛，為特早蜜桔的糖分積累提供了理想環境。目前，全鎮柑橘總面積達3.85萬畝，總產量10萬噸，總產值5.64億元。小陶鎮政府分管農業的負責人羅曉娟8月11日接受採訪時說：「柑橘已成為小陶鎮最大的農業支柱產業。」 這片綠意盎然的土地，同樣浸潤著紅色的革命記憶。當地傳唱的一首抗日歌謠：「紅軍抗日鐵拳反帝先鋒隊，中國我們誓死要反侵略，我們全部對日作戰去，自由蘇維埃的新中國。」將人們的思緒帶回90多年前的烽火歲月。 圖為北上抗日先遣隊指揮部、紅軍醫院舊址。雷朝良攝 在位於小陶鎮上的中國工農紅軍北上抗日先遣隊公園陳列展廳，泛黃的歷史照片、珍貴的革命文物，配合講解員深情的講述，生動再現了那段鐵血徵程。 小陶鎮文化站站長黃光棉介紹，1934年7月6日，由紅七軍團改編的北上抗日先遣隊從瑞金出發，歷經艱險於7月15日抵達小陶鎮，與紅九軍團先頭部隊勝利會師。 7月15日這一天，中華蘇維埃共和國中央政府和中國工農紅軍革命軍事委員會在小陶鎮發布了《為中國工農紅軍北上抗日宣言》等重要文告，使這裡成為北上抗日宣言的發布地、先遣隊的集結出發地，也拉開了長徵的序曲。 北上抗日宣言發布地——小陶鎮石峰村。陳祖隆攝 紅軍北上抗日先遣隊在紅九軍團的護送下，途經永安多個鄉鎮揮師北上，沿途通過發傳單、寫標語等方式宣傳抗日、發動群眾。至今，永安多個村莊的老屋牆上仍保留著當年的抗日標語。 「先遣隊轉戰閩浙贛皖四省，行程五千餘裡，牽制敵軍主力，有力配合了中央主力紅軍順利實施戰略大轉移。」永安市委黨史和地方志研究室主任鄭毅指出，「這支隊伍沿途傳播黨的抗日主張，為推動抗日民族統一戰線的形成奠定了群眾基礎。」 如今，小陶鎮的紅色資源得到系統保護開發。巖連寧邊區革命歷史紀念館、北上抗日宣言發布地石峰紀念館莊嚴矗立；樹荊堂、慎修堂等革命舊址修葺一新；矮嶺戰鬥遺址、紅軍墓等遺蹟重現風貌，形成了以「北上抗日宣言發布地」為核心的紅色文化集群。 「我們正積極推進紅色文化與特色產業的融合發展。」羅曉娟表示，通過「跨村聯建」和村企合作等模式，小陶鎮實現了集體經濟、農民收入和企業效益的同步提升，2024年全鎮農民人均年收入達34662元，走出了一條獨具特色的鄉村振興之路。(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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