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2025-12-09 13:09 3,932次浏览拉薩8月9日電 (趙朗 盧鑫)在喜迎西藏自治區成立60周年之際，西藏首屆青稞產業發展大會於8日在拉薩市舉辦，為期兩天。本次大會由西藏自治區人民政府、中國鄉村發展志願服務促進會聯合主辦，西藏自治區農業農村廳與拉薩市人民政府共同承辦，以「綠色發展·健康共享—推動青稞產業高質量發展」為主題，聚焦推動青稞產業高質量發展。 全國政協委員、中國農業科學院原黨組書記、中國農業科學院鄉村振興學院院長張合成在大會上發言指出，青稞，作為青藏高原最具地域特色和文化內涵的作物，不僅是藏族同胞的「生命之糧」，更是我國高原地區生態和農業戰略的重要支撐。青稞的多元價值，早已超越了傳統糧食的範疇，它在經濟、健康、生態和文化等方面都具有不可替代的地位。 西藏自治區農業農村廳黨組成員、副廳長林木介紹，2024年，西藏全區青稞種植面積達230.1萬畝，產量高達88.8萬噸，分別佔據全國青稞種植面積的47%和總產量的64%。青稞糧食單產比1975年增長2.2倍，見證了西藏青稞產業的跨越式發展。 據悉，為推動青稞產業提質增效，西藏大力推進青稞良種繁育體系建設，成功培育出藏青系列、喜馬拉系列等78個優良品種。同時，通過科學施肥、病蟲草害統防統治、全程機械化耕作等一系列現代化農業措施，建成了全國首個青稞產業技術體系，良種覆蓋率高達94%，為產業發展築牢了技術根基。 圖為活動中，青稞產品展示。盧鑫 攝 如今，西藏青稞產品的市場認可度持續攀升，已開發出80餘個品種的青稞產品，培育出市級以上龍頭企業38家，年加工產值突破12億元，一批自治區級著名商標應運而生，品牌影響力不斷擴大。 會上，涉及青稞示範產業園建設、生產加工升級、產銷精準對接等一系列重點項目籤約成功。 記者了解到，目前，西藏糧食總產量已連續10年穩定在100萬噸以上，青稞產量更是創下歷史新高，呈現出種植面積、總產量、單產水平「三增」的良好發展態勢，這正是「藏糧於地、藏糧於技」戰略在西藏高原的生動實踐。 林木表示，60年風雨兼程，西藏通過持續推動青稞產量和單產的全面躍升，不斷促進青稞產業高質量發展，成功實現了從「溫飽不足」到「豐衣足食」的歷史性跨越，為高原地區的糧食安全與經濟社會發展寫下了濃墨重彩的一筆。(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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