墨西哥向美國移交26名販毒集團頭目
2026-01-08 08:54 6,957次浏览北京8月11日電 (記者 龐無忌)記者8月11日從中國自然資源部獲悉，7月4日，三江源國家公園順利完成登簿。這標誌著中國首批設立的5個國家公園——三江源、大熊貓、東北虎豹、海南熱帶雨林和武夷山國家公園全部完成自然資源確權登記。 清晰的產權，是保護與發展的基石。第一批5個國家公園完成登簿，通過摸家底、建檔案，明確了「誰所有」「由誰管」，真正實現「底數明、權屬實、邊界清」。 以三江源國家公園為例，登記結果顯示，三江源國家公園內的自然資源全部為國有，經國務院授權，由自然資源部委託青海省人民政府代理履行全民所有自然資源資產所有者職責，登記單元總面積約19.07萬平方公裡，其中草原資源佔比最高，面積12.89萬平方公裡，此外還涵蓋森林、水流、溼地、荒地等多種資源類型。通過確權登記，三江源國家公園明確產權主體，有力推動生態保護補償機制落地實施，充分激發周邊社區參與生態保護的積極性，形成共建共享的良好局面。 在東北虎豹國家公園，通過確權登記，妥善化解了公園範圍內1.9萬多公頃的權屬重疊歷史遺留問題，劃清國有與集體所有界線。登記成果已應用於東北虎豹國家公園本底調查、自然資源資產管理和生態管護等工作中。 第一批5個國家公園擁有的「戶口本」，為維護國家公園所有者權益提供產權憑證；為國家公園生態產品價值實現夯實產權基礎；也為加強國家公園嚴格保護、整體保護、系統保護提供服務保障。 給自然資源上「戶口」，不止於國家公園。今年6月，太湖完成確權登記，標誌著唯一由中央直接行權的湖泊完成登簿，7月西藏米堆冰川確權登記已發布公告......一本本綠水青山的「戶口本」，為山水林田湖草沙冰等各類自然資源的整體保護、系統修復和綜合治理提供了產權支撐。 截至2025年7月底，中國共有1057個重點區域相繼完成登簿，總面積達32萬平方公裡，覆蓋國家公園等自然保護地、森林、草原、溼地、河流、湖泊、探明儲量的礦產資源、無居民海島等各類自然資源。今年以來，全國自然資源確權登記明顯提速，431個重點區域完成登簿，佔已登簿總數的四成。(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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