「月光瀑布」！湖南瀏陽煙花浪漫綴滿夜空
2025-10-26 18:19 3,548次浏览北京8月12日電 扔掉的舊衣服，如何「重獲新生」？在安徽省金寨縣的一家民營企業內，全自動生產線高速運轉，成千上萬噸廢舊衣服經撕碎、高溫加熱等工序，轉化為黑白顆粒物，成為可再生成衣的原料。廢舊紡織品的「新生」從這裡開始。 由中國經濟傳媒協會主辦、安徽經濟報業承辦的「聚焦環保新質生產力——走進安徽新登利」調研活動日前在安徽省六安市金寨縣舉行。活動以安徽新登利環保科技有限公司(下稱，新登利)為案例，探訪了民營企業在環保新質生產力領域的創新實踐，解碼紡織行業發展循環經濟的突破路徑。 據介紹，金寨縣近年來堅持以「雙碳」目標為牽引，聚焦環保新質生產力，系統構建現代環保產業體系。「當前，總投資52億元的新登利環保裝備產業園一期已經投產，二期正在火熱建設。」金寨縣委宣傳部副部長曹作義表示，依託金寨抽水蓄能電站、華電福新風電等項目，該縣努力探索『綠電-綠氫-綠氨』全鏈條示範，碳匯交易走在全國前列。 資料顯示，中國是全球最大的紡織品生產國和消費國，紡織纖維加工總量佔全球一半以上，國內廢舊紡織品存量巨大。2022年，國家發展改革委會同有關部門印發的《關於加快推進廢舊紡織品循環利用的實施意見》提出，到2025年，廢舊紡織品循環利用體系初步建立，循環利用能力大幅提升，廢舊紡織品循環利用率達到25%，廢舊紡織品再生纖維產量達到200萬噸。科技投資人何澤儀在調研座談會上指出，在此背景下，我們需要新的技術路線，也需要新的產業共識。 中國經濟傳媒協會副會長張曙紅認為，新登利為眾多企業打開了一個觀察環保新質生產力的窗口。從技術研發上的持續投入，到將環保理念融入產業創新舉措，再到面對市場挑戰時的戰略轉型，體現了民營企業在踐行綠色發展理念中的戰略與智慧。 據悉，該企業的T2T化學法廢舊紡織品化學分解技術，通過化學分解和再聚合過程，實現從廢舊衣物到新衣物的閉環循環。「T2T即Textile to Textile，紡織品到紡織品。其技術原理是將廢舊聚酯材料分解成化學小分子，然後通過精餾、過濾、提純等步驟，重新聚合成為再生聚酯產品。」青島大學紡織服裝學院教授田明偉介紹，這一技術不僅減少了行業對石油等原生資源的需求，同時顯著降低了對原生資源的依賴。 「相比原生石油基路線，T2T化學法再生體系可降低約60%-85%的碳排放及能源消耗，大幅減少環境汙染。」新登利總經理葉孝喆表示，企業項目總規劃產能為每年10—11萬噸。全面投產後，每年可回收利用超12萬噸廢舊紡織品，減排溫室氣體超48萬噸，相當於2600萬棵樹的碳匯效果。」 何澤儀認為，科技與碳中和的深度融合已成為全球環保的結構性機會，而「科技+材料+循環經濟」的交叉領域，則是下一輪工業重構中的支點。「利用再生材料能有效節約資源，降低企業生產成本。」她表示，掌握再生材料技術，企業可成為規則制定者，在國際市場上擁有更大話語權。(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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