AI時政畫報｜滹沱碧柳
2025-11-24 04:41 4,284次浏览紹興8月9日電 (記者 陳溯)紹興越城區地處浙江東部，錢塘江和杭州灣南岸，是一座底蘊深厚的文化名城，湧現過王羲之、陸遊、王陽明等藝術大家，也是魯迅、蔡元培的故鄉。近年來，這座文化名城著力發展以低空經濟為代表的新產業新業態，發展的生命力不斷增強。 「這款無人機機型具有通信中繼功能，已有近60架應用於應急管理部多項救災救援行動中，穩定飛行數千小時，實現了不少救人案例。」8日，在浙江紹興越城區低空經濟配套產業園，浙江大鵬縱橫無人機科技有限公司副總經理姚星宇一邊介紹展廳內的無人機，一邊接受記者採訪。 浙江大鵬縱橫無人機科技有限公司是紹興發展低空經濟的代表企業。2024年，伴隨著紹興印發《關於推進低空經濟高質量發展的實施意見》，作為全國工業無人機「第一股」和國內全譜系工業級無人機系統龍頭，縱橫股份在越城快速落地投產，自2024年11月籤約後，越城區迅速啟動廠房建設，僅用一個多月便實現企業正式投產。 談及為何選擇越城落地，姚星宇說，紹興越城區空域結構矛盾小、低空開放條件好，是浙江首批低空經濟「先飛區」試點，這裡也有較好的產業配套基礎，周邊有複合材料、電機電控、電子軟體等產業鏈上下遊企業，人才較多，能形成產業鏈閉環。此外，政府創造了很好的營商環境，給企業發展帶來很大信心。「我們從接洽到落地只用了不到半年時間，因為這裡非常符合我們發展的需要。」 8月8日，浙江大鵬縱橫無人機科技有限公司展示廳。記者 陳溯 攝 越城區低空發展促進中心主任詹際濤向記者表示，2024年以來，在低空產業布局方面，越城區錨定「整機+器件+系統」三大核心賽道，依託集成電路產業優勢，招引了大疆、九洲、縱橫、中航特飛等一批標誌性項目，積極發展「低空+出行」「低空+治理」「低空+文旅」「低空+物流」等一批應用場景，累計引育低空經濟產業項目18個，計劃總投資266億元。 新產業帶來綠生態。為更好推動低空產業發展，越城區專門打造低空經濟配套產業園，該產業園的前身——旗濱玻璃廠地塊曾是區域能耗與排放的「大戶」，單位增加值能耗最高達6噸標準煤/萬元，2021年全年能耗10萬噸標煤，佔全區當年能耗的3.4%。隨著「雙碳」目標推進，該地塊因能耗問題成為區域產業升級的重點對象，2024年，在越城區搶先布局低空經濟賽道的背景下，其轉型為低空經濟配套產業園。如今，區域環境生態一改往昔，真正實現向「新」而行，向「綠」轉型。 築巢引鳳離不開全面周到的配套。紹興低空經濟綜合服務中心是浙江省內最完備的圍繞低空經濟打造的公共服務平臺。在服務中心，記者看到了低空飛行指揮中心的三個平臺，包括：低空飛行監管服務平臺，有效實現「飛得起、看得見、管得住」；無人機飛行服務平臺，集無人機自動巡查、數據採集、智能應用於一體，實現全域無人機自主飛行，全域無人機統一管理；公共安全管理平臺，有效實現低空飛行管控，讓黑飛「無所遁形」。在企業綜合服務中心低空經濟分中心，圍繞低空經濟產業審定準入、執照辦理、飛行實施三個階段，整合形成22個增值服務事項，讓低空經濟產業企業實現「進一扇門辦一類事」。 「發展低空經濟，最重要的還是要落到經濟上。」展望未來，詹際濤對區域經濟發展充滿信心，他表示，越城區將圍繞「522」產業體系，打造低空經濟產業集群，今年全區低空經濟產值有望突破40億元。 記者看到，在越城區低空經濟配套產業園內，建設如火如荼，低空產業的多個前沿項目正穩步推進。在新產業的加持下，文化名城也將持續煥發新活力。(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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