（鄉村行·看振興）浙江義烏老街涅槃逢新生 千年古鎮引客來
2025-12-03 17:12 2,348次浏览黑河8月7日電 題：黑龍江紅星農場小麥收穫：國產智慧農機無人化作業「首秀」 作者 佟永明 8月6日，在位於黑龍江省黑河市的北大荒集團北安分公司紅星農場麥田中，搭載「智慧芯」的國產農機組成一支「鋼鐵隊伍」乘著麥浪前行，開啟了小麥生產全程無人化作業「首秀」。 技術人員手持平板電腦，專注校準北鬥導航系統，屏幕上不斷跳動的經緯度數據，與麥田中矗立的GNSS基準站緊密相連，實時傳遞著精準信息。 黑龍江紅星農場小麥生產全程無人化作業「首秀」 佟永明 攝 一臺紅白相間的雷沃收穫機穿梭在麥浪間，收割著成熟的小麥。駕駛室中空無一人，唯有方向盤在自動控制下靈活轉動，宛如一位經驗豐富的老農機手在操控。 很快，無人運糧車緩緩啟動，精準地與收割機並行。金黃的麥粒如瀑布般從收割機出糧口傾瀉而出，穩穩落入運輸車廂，整個過程流暢而高效。 放眼望去，全流程作業的無人播種機、無人施肥機、無人噴藥機在各自崗位上忙碌，配合有序、作業高效。現場技術人員介紹：「此次演示重點是小麥生產全程無人化作業技術裝備的創製與應用，首次實現了小麥無人播種(補種)協同、無人施肥(補肥)協同、無人施藥(補藥)協同，以及無人收穫—運糧協同作業。這些裝備創新，極大地提升了農機作業效率與質量。」 黑龍江紅星農場小麥收割現場，智能農機無人化作業。 佟永明 攝 2024年，「十四五」國家重點研發計劃「小麥生產全程無人化作業技術裝備創製與應用」項目在紅星農場落地，針對小麥耕、種、管、收全流程，創製出無人耕整裝備、播種機、施肥機、噴藥機、收穫機、運糧車和補給車等無人化智能作業裝備，同時構建起小麥無人農場智慧雲管控系統。 北京市農林科學院智能裝備技術研究中心副研究員王昊表示：「為提升我國農機的自主化率和智能化水平，項目單位聯合中國一拖和濰柴雷沃兩家主機廠合作開發無人機裝備，努力打破國外智能裝備的壟斷，實現我國農機的自立自強。」(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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