（活力中國調研行）石灰窯變身「麵包爐」 老「石灰村」依託特色吃上生態飯
2026-02-17 10:14 5,592次浏览臨滄8月11日電 (楊菲)記者11日從南傘海關獲悉，今年前7個月，南傘口岸進出口貨運量28.71萬噸、貨值4.52億元(人民幣，下同)，同比分別增長82%和178%，外貿呈現向好態勢。 南傘口岸位於雲南省臨滄市鎮康縣，與緬甸山水相連，歷史上就是古代南方絲綢之路的重要關口之一。近年來，隨著口岸建設的不斷完善，跨境貿易持續向好，這座邊陲小城正湧動著開放發展的新活力。 南傘口岸龍潭壩(125)監管作業場所於2024年底完成「兩場合一」建設，實現一般貿易監管場所和邊民互市監管場所一體管理，不同貿易渠道進出口貨物同場監管，並同步部署上線了「智慧物流2.0」系統，海關監管能力和口岸貨運承載能力大幅提升，形成「多貿合一」集約化、智慧化管理，有力促進了一般貿易和邊民互市貿易深度融合發展。 為保障口岸貨運暢通，推動口岸經濟高質量發展，昆明海關所屬南傘海關持續深入推進智慧海關建設和「智關強國」行動，聚焦堵點難點，以「監管精準化、通關高效化、服務便利化」為核心，在提升口岸查驗基礎設施水平的基礎上，建立「多貿合一」智慧卡口、全流程可視化監控系統，持續優化監管方式和通關流程。同時，疊加運用「智能關鎖+物理圍網+電子圍網+智慧卡口」監管模式，實現全鏈條監管與快速通關有機統一。 「南傘口岸前7個月礦產品進口達242.79萬元，同比增長596.9%，並實現首次進口褐煤；2024/2025榨季，我們監管進口甘蔗14.49萬噸，是近5年來監管甘蔗進口貨運量最多的榨季。」南傘海關綜合業務科科長譚少木介紹，「我們將繼續強化智慧海關與智慧口岸建設的銜接協同，因地制宜推動監管通關模式改革，持續為雲南口岸經濟發展貢獻海關力量。」(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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