西藏新質生產力加速成長
2025-11-02 01:07 3,823次浏览近日，多所高校陸續發放2025年高考錄取通知書，全國各大高校學生紛紛在網上「曬」出「新花樣」。 有學生發帖稱吉林農業大學推出可食用的錄取通知書。通知書上標註「採用我校菌物學李玉院士團隊研發的新型菌物紙張製作」。學生將錄取通知書當作「食材」用於製作「小雞燉蘑菇」，引發網友熱議。 8月1日，吉林農業大學招生辦工作人員表示，錄取通知書主體不可食用，僅附帶的由蘑菇菌絲製成的紙張可食。該紙張由學生自行處置，留存紀念不影響報到。 據該校官方微信顯示，今年錄取通知書整體以紅色為主調，內頁是中國工程院院士、吉林農業大學教授李玉帶領菌物科學與工程團隊研發的「蘑菇紙」。 這種紙張由特殊蘑菇纖維製成，無需傳統造紙工藝中的鹼洗、漂白等環節，兼具低碳、環保、綠色、健康的優勢，並且每一張「蘑菇紙」都由吉林農業大學菌物學院在校生製作完成，使得每一份錄取通知書都獨具匠心、獨一無二。 學校祝福新生 「希望同學們能夠如蘑菇一樣 以沉穩為傘蓋 以自信為傘柄 勇敢地破土而出」 這屆錄取通知書「燃」起來了 網友：求以舊換新 今年的錄取通知書還有哪些亮點？ 一起來看↓↓↓ 中國海洋大學： 南極海水吊墜 近日，有網友分享 中國海洋大學本科錄取通知書禮盒 其中的南極海水吊墜與茶葉 引發廣泛關注和熱議 不少網友稱其為 「全網最浪漫的通知書」 吊墜為水滴形 裡面含有來自南極的海水 吊墜下方連接著 中國海洋大學的英文縮寫「OUC」 茶葉則來自雲南省 紅河哈尼族彝族自治州綠春縣 綠春縣是中國海洋大學的定點幫扶縣 據學校發布的消息 今年錄取通知書主題為 「海納百川，取則行遠」 願每一位新生 以「水」之柔韌涵養智慧 以「海」之浩瀚丈量世界 在建設海洋強國的浪潮中 成長為 「胸懷藍色夢想，堪當時代重任」 的優秀海洋人才！ 7月30日，中國海洋大學本科招生辦公室工作人員證實，吊墜中確為南極海水，禮盒內附帶有海水鑑定卡，這是學校首次使用南極海水吊墜。「這也是我們為新生特別置辦的，也是花了我們很多心思的，大家都是會有的，都是涵蓋在錄取通知書裡邊的。」 哈爾濱工業大學： 飛船「鎧甲」+飛天夢想 哈爾濱工業大學為2025級本科新生整體準備的「夢想」禮，以「夢啟寰宇」為主題，圍繞「宇宙、夢想、小衛星」進行設計。外盒正面用克卜勒第三定律，呼應小衛星夢想遨遊計劃的星體運動定律。 打開錄取通知書，鐫刻校長寄語的材料，與「夢舟」飛船、天問二號探測器、返回艙核心熱防護材料相同，是由哈工大航天學院複合材料與結構研究所超高溫熱防護複合材料團隊，聯合北京衛星製造廠有限公司研製的新型超高溫輕質抗燒蝕熱防護複合材料。 南方科技大學： 錄取通知書「燃」起來了 今年南方科技大學給2025級本科生發放的新生盒子裡面，有帆布袋、錄取通知書、新生指南和印著火炬的「神秘黑盒子」。 黑盒子下方的區域可以直接點燃，點燃後會出現，「明德求是，日新自強」的校訓。盒子裡是一枚火炬，用手機掃描，能呈現出熊熊燃燒的AR效果。 北京化工大學： 碳纖維可切西瓜 近日，有網友展示，用北京化工大學的錄取通知書可以切西瓜，事後錄取通知書毫髮無損。 據了解，這封用碳纖維製作的錄取通知書，採用北京化工大學材料科學與工程學院先進複合材料研究中心(ACC團隊)自主研發的新型碳纖維複合材料製作，厚度僅有0.2mm。目前，該複合材料已被廣泛應用於運載火箭、衛星空間站、大飛機、大型船舶等「大國重器」。 (央視新聞客戶端綜合)
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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