中國輸美蔬菜賣向日本
2025-11-18 23:06 4,179次浏览晨曦微露，河南省蘭考縣堌陽鎮徐場村，刨花飛舞，琴聲悠揚。泡桐木製成的琴、琵琶等銷往海內外，這個百餘戶的脫貧村，民族樂器加工產業年產值已突破1.5億元，村裡九成以上人家靠這個產業增收致富。 挺拔青翠的泡桐樹成長為撐起一方產業的致富樹，正是「十四五」時期我國持續鞏固拓展脫貧攻堅成果的生動縮影。 習近平總書記強調：「建設現代化國家離不開農業農村現代化，要繼續鞏固脫貧攻堅成果，紮實推進鄉村振興，讓群眾生活更上一層樓，在推進農業農村現代化中越走越有奔頭。」中央政治局會議指出：「鞏固拓展脫貧攻堅成果，確保不發生規模性返貧致貧。」 打贏脫貧攻堅戰後，黨中央設立5年過渡期，全力鞏固拓展脫貧攻堅成果，銜接推進鄉村全面振興。各地區各部門持續加大工作力度，強化政策扶持，守牢不發生規模性返貧致貧的底線。 脫貧縣農村居民人均可支配收入從2020年的12588元增長至2024年的17522元。 觀監測幫扶質效——織密「安全網」，守牢民生底線。 在全國脫貧人口最多的地級市雲南昭通，魯甸縣文屏街道脫貧戶楊清福的妻子2021年患重病需要手術，讓一家人面臨返貧風險。 網格員走訪發現後，第一時間啟動監測幫扶程序，為楊清福安排公益性崗位並介紹新工作，醫療費用也減免了許多。「真是及時雨！」楊清福說。 進入過渡期以來，各地持續健全完善防止返貧致貧動態監測和幫扶機制，從發現風險到落實幫扶措施，質效不斷提升。 察民生保障水平——補齊民生短板，託起穩穩的幸福。 「村裡有共享食堂、幼兒園，礦泉水項目加快建設，大家的生活更好了……」說起自然資源部定點幫扶給村裡帶來的改變，江西省贛州市贛縣區夏潭村黨支部書記謝瑞山有說不完的話。 2022年，夏潭村村莊規劃獲批。駐村第一書記王萍於2024年推動將礦泉水採礦權與集體經營性建設用地使用權創新組合出讓，成功交易420.1萬元。 「十四五」時期，「三保障」和飲水安全保障水平持續鞏固提升，脫貧群眾生活水平顯著提高。脫貧家庭和防止返貧致貧監測對象家庭義務教育階段輟學學生保持動態清零，脫貧人口和防止返貧致貧監測對象基本醫療保險參保率穩定在99%以上。 看自我發展能力——產業就業拓新路，確保持續增收致富。 在蘭考，南彰鎮一家共富工坊的故事讓人津津樂道。「以前編筐自家用，現在成了增收門路。」共富工坊裡，70多歲的脫貧戶李欽說。 盤活閒置院落，建設家門口的車間，這支平均年齡超過60歲的團隊，一年編織出8萬多個精美藤筐並出口海外。 如今，蘭考已建成304家共富工坊，帶動就業2.39萬人，其中脫貧人口和監測對象3366人。 「十四五」時期，脫貧地區鄉村特色優勢產業持續發展壯大，每個脫貧縣都培育形成2至3個優勢特色突出、帶動能力較強的主導產業，總產值超過1.7萬億元。脫貧人口就業能力和質量明顯提升，務工就業規模連續4年穩定在3000萬人以上。 今年是鞏固拓展脫貧攻堅成果同鄉村振興有效銜接5年過渡期的最後一年。農業農村部有關負責人表示，鞏固拓展脫貧攻堅成果須臾不可放鬆，下一步，將推動各地區各有關部門聚焦提升監測幫扶質效、抓牢產業就業幫扶、提高協作幫扶實效、優化完善幫扶政策等方面持續發力，確保過渡期圓滿收官。 人民日報 本報記者 常 欽 李曉晴
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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