堅定加碼中國 USANA葆嬰本土化戰略深耕中國健康市場
2025-10-31 07:27 3,539次浏览編者按：今年是「綠水青山就是金山銀山」理念提出20周年。20年來，在「兩山」理念指引下，各地湧現出一批堅持綠色發展的創新實踐故事。即日起，光明網推出「兩山」理念與美麗中國系列報導，探訪「生態綠」與「煙火氣」共生圖景，展現「綠意生金銀」的生動實踐。 「兩山」理念與美麗中國丨「無廢城市」綠色變奏曲：變廢為寶 循環生金 城市生態環境質量與人民群眾獲得感、幸福感息息相關。習近平總書記指出，要加強固體廢物綜合治理，加快「無廢城市」建設，全鏈條治理塑料汙染，持續推進新汙染物協同治理和環境風險管控。近年來，各地積極探索具有地方特色的「無廢城市」建設經驗模式，為居民創造更加宜居、宜業、宜遊的城市生態環境。讓我們走近全國首批「無廢城市」建設試點城市重慶，感受綠色發展理念下的城市新貌。 「兩山」理念與美麗中國丨「無廢城市」綠色變奏曲：變廢為寶 循環生金 當竹蒸籠裡騰起第一縷煙火，當輕軌穿樓喚醒寂靜的城市，一部綠色變奏曲正在重慶上演。廢棄物的重生，正化作城市的呼吸，融進了山城的晨昏。 早上一碗小面，是重慶人對早餐最強烈的儀式感。然而，早餐打包所帶來的塑料餐盒，卻是環保工作的「老大難」問題。如今，「塑料交情」終止，隨之而來的是可降解材料的「真朋友」。在與智能回收箱的配合下，它們也找到了終極歸宿。 「兩山」理念與美麗中國丨「無廢城市」綠色變奏曲：變廢為寶 循環生金 重慶市九龍坡區兩網融合智慧服務中心現場解說員謝冰欣：我們的智能投放箱24小時都可以投放，紙類、織物、金屬、塑料等廢棄物投放進去後，智能回收箱會自動識別、稱重，環保金也會即刻打到居民的帳戶裡面。這些廢棄物，我們會統一回收到處置場，通過人工和機器分揀後打碎，再流轉到下個企業，比如塑料類就進入塑料廠。 「兩山」理念與美麗中國丨「無廢城市」綠色變奏曲：變廢為寶 循環生金 重慶市九龍坡區民主村內，居民們拿起了智慧型手機，完成了「掃一掃讓垃圾變廢為寶」的過程。 這樣的改變，只是重慶「無廢城市」建設的一個縮影。作為一座離不開火鍋的城市，餐飲廢油如何科學利用？重慶同樣給出了答案。 「兩山」理念與美麗中國丨「無廢城市」綠色變奏曲：變廢為寶 循環生金 餐廚垃圾的廢棄油脂，通過沉降、分離等工藝，可以轉化成工業級混合油，再由工業級混合油製成生物柴油、生物航煤，應用於航空、工業品等行業。 重慶市大渡口區生態環境局副局長劉寧：我們區裡面到目前為止已經建設了154個「無廢細胞」，下一步我們將培育和建設更多的有代表性的「無廢城市」建設的典型案例，為全市「無廢城市」建設貢獻大渡口區力量。 沒有汙染環境的垃圾，只有放錯地方的資源。無廢並非真的一點兒廢棄物都沒有，讓垃圾找到對的位置，同樣可以發光發熱。 「兩山」理念與美麗中國丨「無廢城市」綠色變奏曲：變廢為寶 循環生金 國網重慶市電力公司電力再生資源循環利用公司生產主管王開才：我們的第三代乾絲機可以把電力設備用的鋼芯鋁絞線的鋼絲和鋁分開。在沒拆分之前，鋼芯鋁絞線一噸在7000塊錢左右，拆開以後，鋁一噸可以賣到1.9萬元左右，鋼絲可以賣到3500～4000元，增長幅度在30%～50%之間。 國網重慶市電力公司電力再生資源循環利用公司主任張錚：截至目前，我們中心累計完成了6700多臺變壓器，4800餘噸電力電纜等物資的拆解處置工作，累計產出電纜、銅線圈、銅鋁線、變壓器、油等報廢物資共計1.7萬噸，總共實現碳減排58萬餘噸。 「兩山」理念與美麗中國丨「無廢城市」綠色變奏曲：變廢為寶 循環生金 作為全國首批「無廢城市」建設試點之一，如今，重慶已建設3800餘個「無廢細胞」，「無廢學校」「無廢醫院」「無廢社區」「無廢酒店」「無廢公園」如雨後春筍般出現，真正實現了惠企惠民。 預計到2027年，全國「無廢城市」建設的比例達到60%，它們將共同編織起一個更有溫度的綠色未來。 記者：張佳興 蔡琳
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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