新民藝評｜楊揚：去上海書展看看
2025-11-21 05:06 6,342次浏览近日，記者隨「治水興水看新疆」採訪團走進博爾塔拉蒙古自治州、伊犁哈薩克自治州、阿克蘇地區，探訪水資源保護與利用的生動實踐。從水產養殖到生態旅遊，從特色農業到重大水利工程，一條主線貫穿其中——以水為脈，推動產業興旺，助力地區發展。 在這片廣袤的土地上，水是自然的饋贈，是發展的源泉。治水與興水的腳步相輔相成，依水而興的產業日益多元，生態之美與產業之富相得益彰，推動新疆在綠色發展道路上不斷前行。 稻香蝦肥繪就豐景 新疆察布查爾錫伯自治縣坎鄉庫勒特克其村的特色水產養殖基地內，一片片養殖池塘星羅棋布，幾位村民站在漂於水面的泡沫板上，正在收網撈蝦。另一側池塘，無人機在低空「呼嘯而過」，機身下方飼料被均勻播撒，在波光粼粼的水面上蕩開漣漪。 庫勒特克其村目前共有36個特色水產養殖池塘，養殖面積360畝，螃蟹、南美白對蝦、羅氏沼蝦、小龍蝦、淡水澳龍等水產品均在此養殖。「今年這裡投放了南美白對蝦苗1000萬尾，羅氏沼蝦苗200萬尾，螃蟹苗20噸左右。」伊犁悅然生態農業有限公司負責人管小平介紹，「南美白對蝦已經上市了，畝產差不多400公斤，預計今年年收入能超過300萬元。」 村民葉爾波力·扎克爾早上剛將240多斤的南美白對蝦送到伊寧縣售賣，他切實感受到了蝦蟹養殖給生活帶來的改變。「我們以前見都沒見過這些蝦和蟹，要麼就只是種地，要麼出去打工，現在學了養殖技術，在家門口就業了，收入也不錯。」葉爾波力·扎克爾笑道。 庫勒特克其村駐村工作隊第一書記阿依努爾·艾麥提江見證了村裡因水產養殖而發生的變化。「我們村目前有19位村民在養殖基地務工，村委會和駐村工作隊也積極為村民牽線搭橋，組織專業培訓，幫助他們學習養殖技術、提升自身本領。」她介紹，現在農戶既能獲得土地流轉收入，又能在養殖基地務工，真正把水資源優勢轉化成了可持續的產業收入。 如果說庫勒特克其村在田裡養蝦蟹讓村民們端上「產業碗」吃上「技術飯」，那麼，納達齊牛錄鄉則用同樣被伊犁河水滋潤的稻田繪出了另一番畫卷。 在察布查爾錫伯自治縣納達齊牛錄鄉「稻光謠」稻田畫景區的觀景棧道上俯瞰，黑、紫、紅、白等彩稻組成了一幅巨大的畫作——擬人化的蝦和蟹在稻浪之間攜手共舞，下方有「天山腳下 稻聲愛你」的字樣，線條流暢、色彩鮮明、栩栩如生。 「我們2015年開始做稻田畫，彩稻是從廣東、東北等地引進的品種，由專業團隊設計圖案，再由農戶精細栽種。」「稻光謠」稻田畫景區負責人高楓說，為保證不同顏色的彩稻健康生長，稻田畫所用的水稻需要被精準灌溉。 稻田畫讓一塊普通的農田成了熱門景區。盛夏時節，遊客慕名而來，觀景臺上人頭攢動，農田裡遊人穿梭拍照。高楓介紹：「去年景區接待遊客超過10萬人次，還帶動周邊餐飲、民宿、土特產銷售等多環節增收。」 水是蝦蟹的生命線，也是稻田畫的色彩源。良好的水利條件讓這些產業敢於創新、持續壯大，伊犁河的水流描繪出一幅幅「以水興業」的發展圖景。 清波碧岸迎四方客 盛夏時節，賽裡木湖風光正好。湖水清澈如鏡，湛藍的天幕倒映其中，偶有雲影掠過，宛若潑墨畫卷。遊客們或是在湖邊拍照打卡，或是席地而坐，沉醉於這片美麗而靜謐的天地。 「我們是第一次來賽裡木湖，被驚豔到了，湖水真的是像寶石一樣的顏色！」來自西安的遊客王卉感嘆道。她和家人沿湖遊覽，時而駐足拍照，時而掬水嬉戲。 近年來，隨著生態環境持續向好，素有「高山明珠」之稱的賽裡木湖已成為新疆最受歡迎的旅遊目的地之一。然而，這一切來之不易。賽裡木湖地處北天山山脈西段，海拔2073米，是新疆海拔最高、面積最大的高山冷水湖，因地處封閉湖盆，自我修復能力弱，曾長期受水土流失、生態退化之困。 2013年起，當地啟動「拋石固岸」工程，累計完成生態護岸35公裡，一塊塊花崗巖石築起生態防線。「潮汐作用對湖岸衝刷非常嚴重，『拋石固岸』工程緩解了湖水侵蝕帶來的岸線破壞。」賽裡木湖風景名勝區管委會工程師阿布都瓦力·阿布力孜介紹。 目前，湖區已累計投入生態保護資金7.23億元，實施45項環境整治工程，生態治理逐步系統化、常態化。監測顯示，近10年來，賽裡木湖年均淨入湖水量0.16億立方米，水量穩中有升；水質從過去的Ⅲ類標準提升至Ⅱ類標準。「現在部分水域透明度能夠達到16米，水中的石頭和小動物都能看得清清楚楚。」阿布都瓦力·阿布力孜說：「我們在不斷推進水質動態監測和高標準治理，希望有朝一日，賽裡木湖水質能達到Ⅰ類標準。」 生態環境的改善也帶來了生物多樣性的回歸，如今的賽裡木湖有浮遊植物65種、浮遊動物19種、底棲動物7種。湖中魚兒遊弋，湖面水鳥翔集，人與自然和諧共生成的畫面組成一道動人的風景線。隨著生態旅遊升溫，像賽裡木湖這樣的「綠水青山」正在轉化為帶動就業、促產增收的「金山銀山」。 大壩巍立蓄水興疆 巍巍天山腳下，庫瑪拉克河奔流不息。在阿克蘇地區溫宿縣與烏什縣交界處，一座「巨龍」——大石峽水利樞紐橫臥河谷。作為國務院172項重大水利項目之一和水利部首批PPP試點工程，該樞紐工程的意義不只在於「治水」，它還將為南疆產業發展提供重要支持。 「工程最大壩高247米，創造了混凝土面板砂礫石壩的世界最高紀錄，並且大壩提前8個月完成了封頂，9月底就會下閘蓄水，比預計提前了1個月。」中國能建葛洲壩集團大石峽項目公司副總工程師王峰斌介紹。 大石峽水利樞紐工程總庫容達11.7億立方米，2026年全面完工後，將向塔裡木河生態輸水34.2億立方米，不僅能有效緩解灌區農田春秋灌缺水問題，減輕洪澇災害，還能改善流域生態環境。 大石峽水利樞紐猶如一座穩固的「水塔」，將為農業提供可靠灌溉水源的同時，也為區域清潔能源供應注入新動力。中國能建葛洲壩集團大石峽項目公司總工程師張存榮告訴記者：「項目電站裝機容量75萬千瓦，預計年發電量18.93億千瓦時，能夠提供有力的電力保障。」在張存榮看來，該工程的建設能讓水的綜合效益最大化，形成生態效益、經濟效益與社會效益的共贏格局。 該工程地處地震多發區，冬季氣溫能降至零下十幾攝氏度，特殊的地理和氣候條件，使這項工程的建設難度可想而知。談及工程建設過程中的難點，中國能建葛洲壩集團大石峽項目公司機電物資部副部長廖曉華說：「這裡晝夜溫差大，給混凝土養護和澆築帶來較大挑戰，我們持續開展技術攻關，採用創新工藝，確保大壩的安全與耐久性。」 從藍圖到現實，從治水到興業，從「蓄住水」到「用活水」，大石峽水利樞紐工程正加速兌現著它的承諾。待到工程全面竣工，奔騰的庫瑪拉克河將被科學調度，涓涓碧水將潤澤這片土地，讓「以水興業」的願景在天山南麓落地生花。
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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