受賄3.16億餘元 海南省人大常委會原副主任劉星泰一審被判死緩
2025-11-01 16:47 1,417次浏览村咖還沒「喝明白」，今年以來，另一種新業態的風正「席捲」上海鄉村，成為鄉村旅遊消費的新趨勢——窯烤麵包店。最近，奉賢鄉村的一家新開不久的窯烤麵包店火了。它坐落在奉賢的「遠郊」頭橋街道，開在一間普通、沒有過多裝修的鄉村民宅裡，周邊也沒有知名的文旅景點，背後更沒有「網紅村」的流量支撐。而它的老闆兼「主廚」宋軍明，甚至還是位從事建築工地行業多年且在3個月之前，對麵包毫無研究的「70後」理工大叔。這樣一家稱得上毫無「優勢」可言的麵包店，是怎麼火起來的？選擇在臨近退休的年齡，在麵包這條擁擠的賽道上二次創業，宋軍明的底氣又是什麼？近日，記者前去探訪。正在做麵包的宋師傅。沈思怡 攝瞄準鄉村文旅新風口二次創業一個工作日正午，記者在頭橋街道東新市村的田裡有風窯烤麵包店遇到了從寶山趕來買麵包的市民陳曉華。他在短視頻平臺上刷到宋軍明窯烤麵包的製作過程後，便對這種新奇的麵包念念不忘，當天終於克服物理距離，驅車兩小時來線下打卡。當他站在窯爐旁，品嘗到剛出爐、熱氣騰騰的恰巴塔時，一路的舟車勞頓似乎都在麵包香中紓解了。「我是宋師傅的老粉絲，今天終於嘗到了現制的窯烤麵包，果然很香。」陳曉華說道。像陳曉華這樣遠道而來的客人，宋軍明每天要接待不少。他的麵包工作室不足10平方米，每天要產出100至300隻麵包，品類涵蓋當下流行的恰巴塔、鄉村歐包、吐司等30多種。宋軍明在各大社交平臺上有近萬的粉絲，由此吸引了不少從上海各地趕來購買的顧客，其中不少都是衝著庭院裡那口巨大的窯爐而來。因此，雖只做線下零售，但幾乎每天都供不應求。各式各樣的窯烤麵包。沈思怡 攝記者了解到，窯烤麵包是一種起源於幾百年前歐洲的傳統烘焙工藝，其最大特色是要將麵包放入巨大的窯爐，用果木柴火燒制的餘溫進行烘烤，由此烤制的麵包外皮香脆內陷柔軟，別有一番風味。而窯爐本身獨特的造型，也是吸引消費者的一大亮點。今年上半年，在滬郊多個鄉村，類似的窯烤麵包店層出不窮。有的被打造成復古的南法風格，開業即成為年輕人們的網紅打卡地，流量暴增；有的日售麵包400多個，單價在30到50元左右，日進鬥金引得同行稱羨；甚至，許多精品民宿、露營地、村咖、文創園等已有的業態也紛紛跟進，添置新窯爐，開闢窯烤麵包、手工比薩、烘焙體驗等新業務，儼然成了鄉村文旅的下一個風口。一家位於上海青浦的鄉村窯烤麵包店。圖源網絡一家位於上海青浦的鄉村窯烤麵包店。圖源網絡不過，宋軍明與窯烤麵包的結緣，屬實是巧合。今年3月，一位朋友拜託長期從事建築行業的宋軍明幫忙搭建一個烤麵包的窯爐，他這才知道窯烤麵包這項工藝，在長三角周邊城市考察了一圈後，原本對麵包並不感冒的他和太太立刻被「種草」了。「除了麵包獨特的風味，最打動我們的，是這種麵包在製作過程中不添加任何食品添加劑，吃起來更安心，也符合現在都市人對自然健康的追求。」剛出爐的窯烤麵包。沈思怡 攝與此同時，宋軍明原本在浦東經營的建築公司也處於業務收尾的階段，考慮到當下城市居民熱衷鄉村遊，自己又在奉賢鄉下有老宅基房，啟動成本低，他便動起了回村開店、二次創業的念頭。在那之後，他花了一個月時間設計窯爐結構，請專業人士搭建。窯建好後，他與太太又馬不停蹄地拜師學藝，鑽研法國傳統的發酵方式和麵包整形手法，甚至每晚12點還要復盤老師上課的內容，逐漸從最初連麵粉都分不清的「小白」轉變成可以妙手做麵包的「主廚師傅」。不到3個月的時間裡，這家鄉村窯烤麵包店就落地迎客了。宋師傅的鄉村麵包店。沈思怡 攝「初心是為鄉村做點事情」相比許多鄉村文旅賽道上的同行，宋軍明的麵包店屬實有點樸實無華。店裡人手不多，主要靠他和太太兩人負責麵包的製作，另請了一位員工幫忙打下手。夫婦二人每天清晨六點半開始打麵團，七點半燒窯，將窯爐溫度燒至500度後再自然冷卻，九點半左右便能烤制第一爐麵包，十點第一盤麵包出爐，隨後便是不斷地揉面、醒發、烘烤，各品類麵包的製作過程循序往復，一直工作要到下午兩點，待窯爐冷卻至不適宜烘烤方才結束，中間幾乎沒有停歇。宋師傅和太太一起做麵包。沈思怡 攝另一重「樸實無華」則體現在麵包的研發上。除了從師傅那學來的配方，在製作過程中保證用料的品質與無添加，宋軍明和太太還根據村裡時令的瓜果蔬菜研發新口味，如將自家地裡產的南瓜製成餡料打入南瓜吐司，將隔壁村農業合作社種植的火龍果製成顏色鮮豔的火龍果歐包。「目前還在測試階段，如果配方成熟，就把周邊村民種植的南瓜都以市場價收購過來，幫助他們拓寬銷路，實現增收。」他還在考慮，將以頭橋周邊種植的特色農產品作為產品開發來源，比如村子旁邊的草莓採摘園、小番茄基地等。眼下，他還讓許多村民將自家農產品拿到麵包店售賣，讓店裡的大客流為村民帶來更多收益。宋師傅用自家地產南瓜製作的南瓜吐司。宋軍明表示，這種帶動鄉村周邊一同發展的思路，其實是他回鄉開麵包店的初心。「雖然十七歲就離開家鄉外出工作了，但作為土生土長的農村人，我一直想著有天能回來做些有助於鄉村振興的事。如今終於找到一個合適的切口。」坦白說，頭橋街道與東新市村遠算不上奉賢鄉村文旅產業蓬勃的地方，甚至有「欠發達」，雖有個別如蔬菜採摘基地、馬術訓練營、垂釣基地等零星景點，但在如今網紅村「神仙打架」的時代，絕對不算出眾。而宋軍明也深知，僅靠他這樣一家小小的麵包店，去帶動東新市村的鄉村振興，更是不可能的事。東新市村裡的馬術訓練基地。資料圖片「我們現在只做線下，目的就是把奉賢乃至市區的客人吸引過來，只有這樣才能讓他們感受鄉村別有的精緻，再接著談能不能把人'留下來'的問題。」也因此，他店裡許多麵包都是半買半送的，就是希望以好味道與好口碑，換取顧客一次又一次地到店復購。同時，他也在與街道其他的農旅項目對接，希望彼此間能達成某種聯動，為顧客提供更豐富的遊玩體驗。一個積極的變化是，在宋軍明的窯烤麵包店開業不久後，已有不少客戶朋友來向他打聽周邊閒置農宅的資源，表達出想要來此經營中醫館、中式服裝店等的意向。其實，「網紅村」從來不是憑空出現的，它們往往由一兩個亮眼項目帶動，先產生集聚效應，再擴散出更廣泛的漣漪效應。宋師傅的窯烤麵包店，或許正想成為點亮夜空的第一顆星。在他的故事裡，沒有驚天動地的規劃，只有一個歸鄉者的真誠，用手藝聚攏人氣，用善意反哺鄉鄰。或許，鄉村振興的密碼，就藏在這樣一個個帶著煙火氣的嘗試裡，藏在那些想為家鄉做點事的初心深處。從窯爐中剛烤好的麵包。沈思怡 攝
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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