AI浪潮下 浙江發力構建工業智能新圖景
2026-02-02 20:39 7,723次浏览宜春8月4日電 (熊錦陽 湯倩)8月盛夏，江西省宜春市靖安縣三爪侖鄉迎來了旅遊旺季。從老舊農房到「網紅」民宿、從本地山貨到特色農產，當地巧用統戰力量，讓「綠水青山」變為村民「幸福靠山」。 三爪侖鄉地處九嶺山脈南麓，森林覆蓋率達95.7%，全境為國家示範森林公園，也是江西省知名漂流地。近年來，靖安縣三爪侖鄉立足地域文化資源實際，充分發揮統一戰線人才集聚、智力密集、聯繫廣泛等優勢，激活商協會、新的社會階層人士、自由職業人士等統戰力量，著力打造全域全季旅遊發展新格局，助推鄉村旅遊經濟發展。 在三爪侖虎嘯峽景區遊玩的遊客。 三爪侖鄉政府供圖 走進三爪侖鄉紅星村，一棟棟浪漫民宿隱於竹林之間。「過去我們村有不少閒置農房，現在村裡將這些閒置農房統籌起來，集中改造，成功實現老房變民宿、變旅遊商店、變小吃作坊等一系列蛻變。」三爪侖鄉商會會員程黎民說，依託當地統戰部門牽頭的「鄉賢返鄉創業」計劃，5位鄉賢回鄉投資，盤活了40多棟閒置農房，打造出特色精品民宿群，直接帶動周邊60多名村民在家門口就業，戶年均增收上萬元。 通過提供優質住宿服務，三爪侖鄉初步實現帶動旅遊消費、激發旅遊市場活力的目的。為進一步拉長旅遊鏈條，三爪侖鄉商會還聯手文旅企業，策劃打造「夏日清涼季」活動，將漂流、溯溪、森林露營等休閒資源整合，推出精品「住宿+遊玩」路線。7月以來，全鄉接待遊客3.2萬人次，旅遊綜合收入超800萬元，同比增長20%。 隨著遊客數量的增加，村裡的山貨也逐漸成為鄉村振興的「金名片」。依託良好的生態環境和天然的資源優勢，三爪侖鄉打造了三爪侖金盆地蜂蜜專業合作社，積極培育致富帶頭人，鼓勵引導群眾發展蜜蜂養殖。此外，還推出了「三爪侖味道」系列特色伴手禮，並在景區、民宿設立展銷點，讓當地山貨搭上旅遊「快車」。 「我們還舉辦了『山谷音樂節』『高山農俗蜜月節』等特色活動，讓遊客來了不想走、走了還想來。」三爪侖鄉統戰委員唐詩文說，「我們將繼續發揮統戰凝心聚力的獨特優勢，推動鄉村旅遊向『全域化、品質化、品牌化』邁進，持續釋放惠民富民綠色動能。」(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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