開學季將至 專家支招助青少年應對「壓力胖」
2026-01-24 15:25 3,238次浏览晉城8月8日電 題：紫斑牡丹結出「致富籽」 山西高平解鎖「美麗經濟」 作者 楊佩佩 楊傑英 李金莎 立秋時節，走進山西晉城高平市三甲鎮千畝紫斑牡丹種植基地，漫山遍野的牡丹植株上，長滿了一顆顆「海星」狀的果莢，莢殼內長著一粒粒黝黑的牡丹籽。村民們穿梭田間，有序進行牡丹籽採摘、裝袋、搬運，田間地頭一派豐收喜景。 村民們搶抓晴好天氣採收牡丹籽。 郭少宇 攝 近年來，三甲鎮大力培育發展紫斑牡丹特色經濟林產業，打造牡丹育苗基地，推進農林文旅融合。依託王家山村、上池村和中池村天然地形優勢，與公司合作，規模化種植1000多畝、50多萬株紫斑牡丹，成為華北地區最大的紫斑牡丹種植基地，助力當地解鎖「美麗經濟」。 時下，千畝紫斑牡丹種植基地迎來豐收，村民們搶抓晴好天氣採收牡丹籽。飽滿的牡丹籽可榨油，營養價值豐富，經濟效益可觀，拓寬了村民的致富路。 村民田金泉說：「這幾天是牡丹籽採收的黃金期，50多名村民一起來採收牡丹籽，每天來地裡採收有收入，土地流轉也有收入，可觀的收益，讓大家幹勁更足了。」 漫山遍野的牡丹植株上，長滿了一顆顆「海星」狀的果莢。 郭少宇 攝 紫斑牡丹全身是寶，花可觀賞，花瓣可釀酒、制糕、做茶，花籽可榨油，根則入藥，具有極高的觀賞價值、藥用價值和經濟價值。其中，新鮮採摘的牡丹籽經過去除雜質、烘乾晾曬、籽莢分離等多道精選工序後，可進行榨油。 千畝紫斑牡丹種植基地負責人李靜介紹，這幾天採收的牡丹籽顆粒飽滿、成色好，採摘期可持續至8月中旬，預計可採收10餘噸的牡丹果莢。 同時，該基地以花為媒，開展牡丹觀光遊、製作牡丹花茶、提煉牡丹籽油等「牡丹+」系列活動，不斷延伸牡丹種植產業鏈條，季節性帶動周邊村莊200多名村民在家門口就業增收。 村民們穿梭田間，有序進行牡丹籽採摘、裝袋、搬運。 郭少宇 攝 李靜表示，目前，基地配備有精深加工車間，推出牡丹花茶、牡丹純露、牡丹籽油等系列產品，市場銷量可觀。此後將不斷優化牡丹種植技術，提高牡丹籽的產量和品質，做精做細延伸產品，推動從「一朵花」到全產業鏈的發展，帶動更多村民就業增收。(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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