印度節目主持人怒懟美國嘉賓
2025-11-25 06:32 1,436次浏览視頻：感知生態之變丨淨土保衛戰交出亮眼答捲來源：央視新聞客戶端 土壤質量關係百姓的米袋子、菜籃子。習近平總書記指出，強化土壤汙染管控和修復，有效防範風險，讓老百姓吃得放心、住得安心。黨的十八大以來，我國不斷強化土壤汙染防控，紮實推進淨土保衛戰，一張「防得住」「摸得清」「管得嚴」的土壤環境安全防護網悄然形成，全國土壤汙染加重趨勢得到初步遏制。 這個暑假，來福建紫金山國家礦山公園遊玩的人絡繹不絕。當記者碰見陳興華的時候，他正拿著手機，在給旁邊的人介紹這裡以前的老樣子。 福建省龍巖市上杭縣居民 陳興華：原來這個地方都是我們堆廢渣的地方，樹跟草都長不了。現在改變太大了。 通過實景三維技術，我們看到了這片土壤更為直觀的變化。如今，紫金山這片2.38萬畝的土壤上，427萬株各類花木茁壯成長，每年的固碳量就相當於吸收了30萬輛汽車全年排放的尾氣。 而通過衛星，可以見證土壤更多的復甦。江西萍鄉，廢棄礦山冬瓜槽，從黑色的「生態傷疤」變成了「梯田綠洲」；廣西南寧，300多個斑駁的遺留礦坑，變成了園博園的礦坑花園。湖北武漢，靈山採石場，從塵土瀰漫的「灰山」，變成了「靈山花境」，現在是百畝花海與懸崖草甸交相輝映。 黨的十八大以來，我國不斷加強礦山生態保護修復，68個歷史遺留礦山修復示範工程在全國陸續展開，超500萬畝因採礦而留下的「傷口」得以痊癒。 「大地傷疤」在被撫平，昔日飽受汙染困擾的土地，如今也在煥發生機。湖南岳陽，種糧大戶姚林現在再也不用擔心附近工業園的工業汙水是否會偷排、漏排到土地中去。 湖南省嶽陽市雲溪區農民 姚林：以前，每次用水都要看一下，現在好了，它們有24個小時的監測設備。 「它們」，指的是安裝在嶽陽市各企業排水口的1000多套排汙在線監測設備。在這些藍色的管道裡，是工業企業產生的汙水。60多家企業都有獨立的排汙管道，通過主管網連接到3公裡外的汙水處理廠。每根管道中的任何異常，都會被實時監測系統感知。 如今，一個從源頭防治土壤汙染的立體網絡已經在全國鋪開：天上，7顆衛星正在攜手密切關注著土壤汙染和生態安全。地面，38880個土壤環境監測點，空天地一體的監測網絡正在全天候為土壤與地下水生態環境質量監管保駕護航。持之以恆的不懈努力，讓我國土壤汙染加重趨勢得到初步遏制。2015年，還只有70.6%的受汙染耕地得到安全利用，而現在，這一比例已經提高到93%左右。
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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