這些「兼職」不要碰，當心成了電詐「工具人」
2025-12-06 00:00 7,492次浏览拉薩8月14日電 題：破解西藏水稻種植「密碼」 高原人民初嘗大米豐收喜悅 記者 趙延 「8月是水稻孕穗的關鍵期，不知道加查的水稻長得怎麼樣了？」遠在河南學習的範春捆還是很關心當前水稻的長勢，他思慮再三，還是定了8月10日回拉薩的機票，連夜趕到西藏加查縣。 8月11日，範春捆在西藏山南加查縣冷達鄉共康村水稻田裡觀察水稻孕穗情況。 發 陳立超 攝 西藏自治區農牧科學院農業研究所副研究員範春捆2006年畢業於河南農業大學，通過西藏區外人才引進來到拉薩工作。範春捆回憶，當時他被分到日喀則市白朗縣巴雪試驗站，跟著農業種植經驗豐富的禹代林老師一起蹲點搞科研。 「我們去推廣『標準化種植技術』。」範春捆介紹，就是指導當地農民包衣種子，去除青稞地的雜草、噴灑除草劑等。天天往地裡跑，很快他的臉曬脫皮了，嘴巴乾裂出一道道口子，回到住處還要自己挑水做飯，「那時條件是真苦。」範春捆也找過老師抱怨，但是禹代林總是樂呵呵地鼓勵他：「小夥子，慢慢就好了。」 他和老師一幹就是8年，慢慢真的好起來了。如今的日喀則成了「西藏的糧倉」，農業種植已實現機械化、標準化，老百姓有更多的時間去務工，蓋了新房子、買了轎車。 2014年，範春捆回到了農業研究所，開始研究小麥育種。 「什麼？要在西藏試種旱稻？」2018年9月範春捆突然接到新任務。他想，西藏溫度這麼低，種植旱稻簡直是天方夜譚，最終他還是硬著頭皮答應試試。 範春捆先在西藏和平解放後開墾的第一塊耕地上種了來自全國各地的700多個稻穀品種，同時在溫室裡也種了對比實驗。「結果，大田裡所有的稻子都長不高，結穗很小、空殼，而溫室的稻子可以生長發育和結實。」究其原因，主要是極端低溫和積溫不足造成的。 次年，他聽從唐亞偉研究員的建議，旱稻改為水田，長勢依然不理想。明知沒有希望，一年來，他每天依然去試驗田觀察、記錄水稻植株的變化。 2020年9月4日，範春捆回想起那一天，仍歷歷在目。他跟愛人吃過晚飯去散步，溜達到試驗田。遠遠望去，有一株水稻微微低了頭。「當時激動得心都快飛出來了。」範春捆利索地脫鞋下田，來到這株水稻旁邊，手一捏穎殼，冒出了白漿。「成了！」他高興地對著愛人喊道。 之後的三年，通過南繁加代育種技術，他從那株雜合體水稻中系統選育出LS-68和LS-2兩個水稻新品系。根據海拔和氣候條件，他選取拉薩市區(海拔3650米)、山南市加查縣(海拔3217米)、林芝市巴宜區(海拔2990米)和察隅縣(海拔1500米)等地，進行不同生態適應性鑑定。「之所以，在這麼多地方設置試驗田，就是看看什麼地方更適合水稻的生長。」範春捆說。 資料圖為3月27日範春捆(右二正面)在林芝察隅縣沙瑪村指導村民水稻播種 發 範春捆供圖 「高原種水稻核心就是種子。」範春捆介紹，這兩個種子耐低溫、抗鹽鹼、高光效。通過田間試驗，2023年，山南市加查縣冷達鄉巴達村試驗點20畝水稻首次迎來豐收，總產量達到2萬斤。當地百姓初嘗大米豐收的喜悅，「第一次吃到自己種的大米，太驚喜了。」村民卓嘎說。經過範春捆的悉心指導，如今，當地村民已熟練掌握了水稻種植技術，從育秧到收穫，村民們都可以自己完成。 8月11日，範春捆(右二)告訴冷達鄉共康村村民近期田間管理注意事項。發 陳立超 攝 此次，範春捆來到冷達鄉共康村水稻田邊，一片翠綠映入眼帘，他對水稻的長勢十分滿意：「在沙地上長成這樣，已經非常好了。」對比去年的收成，範春捆預測今年畝產量將約達1200斤。 範春捆表示，過去，西藏水稻主要在林芝市察隅縣、墨脫縣等低海拔地區種植，現今高海拔水稻試驗成功，填補了西藏高海拔地區水稻種植的空白，不但突破世界水稻種植極限，也為西藏糧食多元化發展提供了核心科技支撐，更為全中國乃至全球水稻耐寒育種和栽培起到了積極的推動作用。 隨著西藏經濟與社會發展，居民飲食習慣發生了很大變化，從舊時的粗放單一，到現在飲食結構均衡多樣、營養全面。大米正逐步成為西藏多數人的主糧之一。(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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