中央代表團在拉薩看望慰問各族幹部群眾 王滬寧參加活動
2025-11-17 12:36 9,387次浏览央視網消息(新聞聯播)：數字鄉村是鄉村振興的戰略方向。習近平總書記指出，要把握數位化、網絡化、智能化方向，推動製造業、服務業、農業等產業數位化。今年以來，各地加快數字鄉村建設，著力推動農業增效益、農村增活力、農民增收入。 一部手機，管理成百上千畝農田；一場農家直播，村裡的農產品遠銷各地；數據進村，很多事不出村就能辦。數字產業、數字治理、數字惠民……數位技術正影響和改變著中國農村的生產生活方式。 習近平總書記高度重視數字鄉村建設。他強調，要瞄準農業現代化主攻方向，提高農業生產智能化、經營網絡化水平；要用物聯網、大數據等現代信息技術發展智慧農業。總書記指出，要用好現代信息技術，創新鄉村治理方式，提高鄉村善治水平。 落實總書記指示要求，「數字鄉村」從2018年起連續寫入中央一號文件，先後出臺數字鄉村建設指南1.0、2.0，搭建起我國數字鄉村建設的四梁八柱。目前，我國已實現行政村100%通寬帶、90%以上通5G，農村網民規模達3.22億人。同時，北鬥衛星導航系統、高解析度對地觀測系統等一批數據「大動脈」的建設，為數字鄉村建設提供堅實技術支撐。 今年，數字鄉村建設進一步提速。3月份，浙江、安徽、福建、河南、重慶、四川等8個重點省市開展數字鄉村強農惠農富農專項行動；5月份，《2025年數字鄉村發展工作要點》發布。 今年上半年，我國農產品電商交易額增長17.2%，增長的背後依託的是全國30多萬個村級寄遞物流綜合服務站，數字鄉村建設讓農村電商產業鏈蓬勃興起。這裡是四川蒼溪縣興華村，現在，一根網線、一部手機拉近了這個小山村和世界的距離，村裡的特產翠冠梨通過直播賣到了全國。而在整個蒼溪縣，如今基本上每個村都有會拍視頻、能直播的「數字村官」「帶貨達人」，還有一批從事選品、供應、售後的「新農人」。 數字鄉村，數字治理。現在，村民很多事不出村就能辦。在浙江長興縣雁陶村，村民章哲敏在政務一體機上，5分鐘就完成了醫保參保信息的更改手續。在去年，這個業務還需要帶上材料到縣裡去辦。浙江今年加快推進數字鄉村治理「一張網」，力爭做到省級事項網上申請率、網上辦事率、掌上辦事率、跑零次實現率、材料電子化率五個百分百，讓「村裡人」和「城裡人」享受到同質服務，推進城鄉融合發展。 按照規劃，到2035年，數字鄉村建設取得長足進展，城鄉「數字鴻溝」大幅縮小，農民數位化素養顯著提升，助力鄉村全面振興，實現農業強、農村美、農民富。
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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