【新思想引領新徵程】數字鄉村建設助力農業農村現代化
2025-10-26 12:19 2,435次浏览近日，「何以中國·和合共生」網絡主題宣傳活動在天津古文化街啟幕。渤海之濱的天津衛，正以一場科技創新的「古今對話」驚豔世界。當上合峰會的鐘聲即將在這裡敲響，天津以科技為橋，讓絲路駝鈴與數字洪流和聲共鳴。渤海之波輕撫著歲月的琴弦，在這座見證中國工業文明萌芽的城市裡，科技之光正譜寫著一曲動人的「古今和鳴」。漫步天津街頭，飛鴿自行車清脆的鈴聲與「天河」超算無聲的運算交響成韻，海鷗手錶定格的舊時光與智能港口躍動的數據流相映成趣——這座將工業記憶融入創新血脈的城市，恰似揮毫潑墨的畫家，以新質生產力為彩、在高質量發展的宣紙上勾勒出「天工開物」的現代詩篇。天津的科技創新之路，是一部「從製造到智造」的轉型史詩。漫步天開高教科創園，科技成果轉化的「化學反應」令人振奮。這裡既有「從0到1」的原始創新突破，更有「從1到N」的產業應用場景，猶如現代版「天工開物」的實景演繹。園區內，智慧機器人精準完成顯微注射操作，新材料實驗室誕生出可自修復的「智能皮膚」……創新成果的背後，是天津將科教資源優勢轉化為產業勝勢的戰略定力。天津，以「硬核科技」重塑城市基因，將「百億億次運算」的澎湃算力，轉化為破解生命科學、氣候預測等人類共同課題的「金鑰匙」。在天津港的無人作業區，世界級港口的「智慧蝶變」令人嘆為觀止。5G網絡下，無人集卡沿著最優路逕自如穿梭。這個年吞吐量超2000萬標準箱的超級港口，通過智能化改造實現能耗降低20%、作業效率提升15%，創造了令全球同行矚目的「天津港方案」。更值得關注的是，這套智能系統已成為基礎設施「軟聯通」的典範。在上合組織框架下，這種以科技創新推動互聯互通的實踐，正是對「和合共生」理念的最佳詮釋。天津超算中心的「最強大腦」，則展現了科技創新守護共同安全的中國擔當。在網絡安全威脅日益複雜的今天，「天河」系列超級計算機構築起自主可控的數字屏障，其研發的加密算法已應用於多個上合成員國的關鍵領域。這種「技術向善」的力量，恰是應對新型安全挑戰的「免疫系統」。從防範網絡攻擊到預警氣候災害，從藥物研發模擬到太空飛行器軌道計算，新時代的科技工作者始終秉持「計利當計天下利」的胸懷。站在上合峰會的歷史節點，天津經驗啟示我們：真正的科技創新必須回答好三個命題——如何讓技術突破轉化為全球公共產品、何以在數字時代構建包容性發展框架、怎樣通過科技合作重塑國際關係底層邏輯。天津給出的答案是：以「硬核科技」築牢發展根基，以「制度創新」激活要素流動，以「和合理念」指引技術倫理。這種科技人文主義的實踐，正在為「人類命運共同體」構建注入堅實的技術支撐。當「天河」超算的強大算力遇見中亞廣袤土地上的氣象數據，當天開高教科創園的創新機制碰撞歐亞大陸的科研智慧，科技合作的「上合範式」正在成型。這座城市用實踐證明：真正的科技創新從來不是零和博弈，而是能夠創造增量價值的和合之道。從渤海灣到裏海沿岸，從海河之濱到帕米爾高原……以科技為紐帶的發展共同體正在形成。今天，天津這座「創新之城」正將科技的詩篇寫入人類文明的星河。在這裡，超算的速度與絲路的悠長相逢，算法的精確與「和而不同」的包容相融。這或許就是「何以中國」的最美答案——以科技創新的確定性應對全球變局的不確定性，以新質生產力的蓬勃生機激活共同發展的源頭活水。天津的探索，是中國式現代化道路上一個閃亮的註腳。通過科技賦能、開放合作與包容發展，古老的東方智慧正為人類應對共同挑戰、邁向更美好的未來提供著充滿活力的中國方案。（鄧海建）
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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