陳薪伊、濮存昕攜《道德經》空降滴水湖畔，千年哲思對話年輕新城
2025-11-29 02:41 1,749次浏览崇左8月8日電 題：廣西崇左江州區：南美「稀客」黃晶果迎豐收季 甜潤果農心 作者 陸華勇 梁雅靜 黃潔萍 初秋，廣西崇左市江州區江州鎮「晶果之家」種植園迎來了一年中最燦爛的豐收時節。 近日，在「晶果之家」種植園，金燦燦的果子壓彎了枝頭，村民陳春豔小心翼翼地託著果底，輕輕一扭，一枚飽滿的黃晶果便落入手中。 圖為廣西崇左市江州區江州鎮「晶果之家」種植園種植的黃晶果。崇左市江州區融媒體中心供圖 黃晶果，這個原產於南美洲的「稀客」，在江州鎮找到了新的沃土。憑藉得天獨厚的土壤條件和背風環境，江州鎮成為廣西為數不多能規模化種植此果的「寶地」之一。 100畝果園內，累累碩果宣告成熟：果皮由青澀轉為鮮亮的金黃，切開果實，乳白半透明的果肉帶著布丁般的膠質口感，一股清甜奶香隨之溢出。 「晶果之家」種植園負責人謝乃東介紹：「2021年我們開始大規模引種，今年種植氣候適宜，果子糖度保持在14度以上，是近三年品質最優的一季。」 謝乃東俯身拿起一枚果實說，今年是第二年豐果期，產量約15000斤，平均每斤15元，特別受市場歡迎。 滿園金燦燦的黃晶果，不僅讓種植戶嘗到甜頭，更成為周邊村民增收的「金鑰匙」。 果園長期聘用15名本地村民進行日常管理。正在忙碌的陳春豔臉上笑意盈盈，她說：「我在果園幹了兩三年，平時除草管護勞務是120元一天，現在收果忙季漲到150元一天。家門口有活幹，能為家裡添份收入，心裡特別踏實。」 值得關注的是當地銷售思路的轉變。相比往年依賴電商和外地客商收購，「晶果之家」今年把目光牢牢鎖定在家門口。果園主動出擊，與本地大型團購平臺、精品水果店緊密對接，確保清晨枝頭的新鮮，能以最快速度、最佳狀態抵達市民的果籃。 「我們鼓勵特色水果深耕本地市場。」崇左市江州區農業農村局高級農藝師龍華海表示，這不僅縮短了從枝頭到舌尖的距離，讓本地「果盤」更豐富，也為產業紮根鄉土探索了新路。 龍華海透露，下一步，當地將著力宣傳打造江州黃晶果的區域品牌，為這一特色產業鋪設一條更貼近消費者、更可持續發展的路徑。 如今，隨著採收季的推進，滿載金黃果實的貨車正源源不斷地駛向城區水果店。一枚枚凝結著陽光雨露與鄉土智慧的江州黃晶果，正從果園枝頭，穩穩落入尋常百姓家的果盤之中。(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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