2025湖南（長沙）跨境電商交易會啟幕 助推優品出海湘鏈全球
2026-02-08 10:39 2,586次浏览三明8月11日電 (雷露微 黃尉峰)初秋的清晨，在福建省三明市寧化縣治平畲族鄉治平畲族村，村民藍世發和家人穿梭於竹林間，忙著採收成熟的黃精，飽滿的根莖帶著泥土的清香。他笑著說：「這一季收完，家裡又能增加1萬多元收入。」 圖為治平畲族鄉。黃尉峰攝 治平畲族村與山林相依，種藥採藥習俗世代相傳，但過去大多自採自用，未形成富民產業，畲藥「養在深閨人未識」。 轉機出現在2018年。村「兩委」在走訪中發現，隨著健康養生理念興起，傳統畲藥市場需求日益旺盛。「我們有得天獨厚的生態優勢，更有祖祖輩輩傳下來的畲藥技藝。」村黨支部書記賴大沛說，在鄉黨委政府的支持下，村裡當即決定以畲藥為突破口，探索一條「生態+文化+產業」的發展新路。 種植戶正在田間給畲藥進行管護。黃尉峰攝 通過走訪村民，村裡整理出《畲藥圖譜》，收錄黃精、草珊瑚、靈芝等30多種本地特色畲藥；邀請中醫藥專家開展種植技術培訓，規範種植標準；通過「合作社+基地+農戶」模式，流轉閒置山地20多畝，建成集科普、觀賞、應用為一體的畲藥谷，由合作社統一提供種苗、技術指導和銷路保障，村民只需安心種植。 「以前種水稻，一畝地年收入不到千元。現在種黃精等中草藥，三年採收期內每畝能賺近萬元，還能在基地打工領工資，日子越過越有奔頭。」算起增收帳，藍世發喜不自勝。目前，全村已有28戶農戶加入合作社，畲藥種植面積擴展到120多畝，年產值超100萬元。 發展畲藥種植的同時，治平畲族村深挖畲族文化內涵，將畲藥與鄉村旅遊有機融合。 在村裡的畲藥文化館，豐富的圖文、實物，講述著畲族醫藥的歷史淵源、製作技藝、民間驗方等，畲醫坐診把脈，身著民族服飾的畲族姑娘手指翻飛，演示畲藥香囊製作，遊客在此近距離感受畲藥文化魅力。 「我們不僅賣藥材，更賣文化、賣體驗。」賴大沛介紹，村裡打造了「畲藥研學遊」路線，遊客跟著農戶上山採藥、認藥，還能品嘗用畲藥製作的烏飯、藥膳湯等特色美食。去年夏天，來自福州的研學團隊一次性訂購了200份畲藥香囊，讓村民們看到文化旅遊的巨大潛力。 如今的治平畲族村，畲藥元素隨處可見，畲藥養生館、畲族醫藥非遺展示區次第鋪開，每年吸引遊客超萬人次，帶動餐飲、住宿等相關收入突破100萬元。去年中國農民豐收節，村裡舉辦畲藥義診、民俗表演等精彩活動，進一步打響「畲藥之鄉」品牌。 畲藥為媒，點亮畲鄉文旅經濟。治平畲族村成了省級鄉村振興示範村，村民年人均可支配收入從2000年的2435元增加到2024年的23225元。「我們還計劃建設畲藥深加工車間，開發畲藥茶飲、護膚品等產品，讓『小草藥』變成『大產業』。」望著鬱鬱蔥蔥的畲藥谷，賴大沛信心滿懷。(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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