【新疆故事】汽車特技車手：將最精彩的演出呈現給觀眾
2026-02-15 17:37 3,824次浏览錫林郭勒8月7日電 題：草原「打卡地」的民生溫度：一條路連百業興 一灣水映生態美 記者 烏婭娜 在內蒙古自治區錫林郭勒盟西烏珠穆沁旗草原上，「99號公路」延伸向草原腹地，來自全國各地的遊客和自駕遊愛好者在公路起點處「打卡」拍照，視線沿著公路延伸，白雲、綠草、牛馬羊群與蒙古包，構成了一幅唯美的天然圖畫。 「99號公路」建設之初是為解決當地農牧民的出行難題，公路打通了160公裡斷頭路，全線共穿越了5個蘇木鎮、26個嘎查村，讓1萬多人出行更加便捷。 當地政府在線路設計時又加入了「一路穿百景、千態、萬業」的巧思，將這條線性生態草原景觀路同時打造成北疆文化展示路、鄉村振興產業路和開放包容和諧路。 圖為「99號公路」起點處。記者 烏婭娜攝 據西烏珠穆沁旗文體旅遊廣電局局長王龍介紹，「99號公路」分中、西、北三線，重點打造康養遊、越野遊、研學遊等10餘條線路。「這條公路盤活了區域文化、旅遊、特色產業等資源，150多戶牧戶通過各種新業態加入到這條綜合性的旅遊地標建設中，實現增收，現在每天約有2萬遊客來此打卡。」 公路沿線分布著幾十家「牧人之家」，每天迎來送往熱鬧非凡。「90後」牧民洪格爾原本以放牧為生，如今空餘時間在「99號公路」起點開起燒烤攤，這給他增加了不少收入，他笑著說道：「我的家鄉能被全國各地的遊客知道，我很自豪。」 當「人權行動看中國·2025」內蒙古行的中外嘉賓來到這裡後，瞬間被美景所吸引。來自瑞士的自媒體達人亞尼拉·帕特裡夏·庫埃斯塔穿上了蒙古族傳統服飾，與白馬和草原合影留念。 圖為外籍嘉賓身穿蒙古族傳統服飾拍照留念。記者 烏婭娜攝 保加利亞國家電視臺「新聞時事」欄目副總監蓋諾維娃·彼得羅娃·庫丘科娃-拉戴娃站在公路邊說道：「99號公路是內蒙古大草原的門戶，它不僅連接起了村莊，也是內蒙古文化的代表。這條公路不到3年就建成了，這在我們保加利亞是做不到的。」 自「99號公路」向東北行駛300公裡，即可抵達烏拉蓋管理區，這裡是國家第六批「綠水青山就是金山銀山」實踐創新基地。其中烏拉蓋河流域「九曲灣」河段——九曲灣景區更是烏拉蓋管理區推動「兩山」轉化的一個生動縮影。 烏拉蓋河是內蒙古第一大內陸河，河水蜿蜒曲折，似一條銀色的哈達鑲嵌在綠色的大地上。而九曲灣屬烏拉蓋河最為蜿蜒曲折的河段，河邊綠草茵茵、野花叢生。九曲灣景區總面積35平方公裡，具有地文景觀、水域景觀、生物景觀、遺址遺蹟等豐富的資源。 中外嘉賓在觀景臺上駐足，感嘆大自然的鬼斧神工，不停記錄眼前渾然天成的美景。 圖為九曲灣風景。記者 烏婭娜攝 除了自然風光，在遊客大廳裡，草樣標本科普展示、機器人咖啡等充滿現代化的設施也同樣吸引大家的目光。 白正義擔任九曲灣景區的講解員已經4年了，她告訴記者：「我很開心能向來自世界各地的遊客介紹我的家鄉，向他們講述這片民風淳樸的大地上，人們為生態保護做出的努力，我也同時見證了家鄉越來越好。」 吉林大學法學院院長、人權研究院執行院長何志鵬在走進錫林郭勒草原後說：「到了牧區才真正地體會到綠色和發展是緊密融合在一起的，讓綠水青山成為老百姓幸福的來源，內蒙古應該把這些好的案例和經驗總結推廣到其他地區，相互借鑑，也給更多地區實現怎麼保護環境、怎麼推動發展做出示範。」(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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