國臺辦：民進黨當局製造的「信息繭房」正在崩塌
2026-02-04 22:50 2,297次浏览杭州8月4日電 (記者 陳溯)8月盛夏的午後，微風拂過杭州郊區一處村莊的稻田，紅瓦白牆的農居別墅沿著河岸井然有序排列，綠意盎然的村道、院落描繪出一幅和美鄉村的畫卷。這裡是杭州市蕭山區瓜瀝鎮梅林村，也是「千萬工程」的源起地，20多年來，梅林村已成為我國鄉村振興的樣板，它蝶變的密碼藏在綠水青山間。 ——「兩山」理論牽引綠色「蝶變」 梅林村位於蕭山區東部，是一個典型的沙地平原村莊，由錢塘江改道後圍塗而成，佔地面積1.88平方公裡。20世紀60年代，梅林全是沙地、泥路、茅草屋，被當地人稱為「爛梅林」。20世紀90年代，梅林村存在不少不規範的小企業，工廠與農房混雜分布，亂堆的垃圾和橫流的汙水嚴重影響村莊環境。 為重塑鄉村環境，梅林村積極求變，1998年，梅林村聯合村辦企業，實施了集工業廠區、農業園區、住宅樓區於一體的「三區合一」新農村建設，在全省率先建成村級別墅式農居小區。「千村示範、萬村整治」提出以來，梅林村繼續堅持「兩山」理論，走綠色發展之路。 梅林村村景。吳君毅 攝 「梅林村作為『千萬工程』的重要源起地之一，20多年來，始終努力走在鄉村蝶變之路的前沿，先後開展了三改一拆、五水共治、垃圾分類、電力『上改下』，建設了美麗庭院、美麗田園、美麗河道、美麗公路，村莊『綠色顏值』不斷攀升。」梅林村黨委書記楊燕江向記者表示。 ——生態發展換來「金山銀山」 打造村民嚮往的「詩意田園」，不僅讓梅林村的環境變好，也讓「綠水青山就是金山銀山」變成現實。 漫步在梅林村中，整齊乾淨的村道、風景優美的河岸、紅瓦綠樹相互掩映，村中心還有一座佔地19畝、設計現代的白色建築「美好生活中心」，內設鄉村數字書房、智慧健康服務站、無人超市，「梅好小街」裡的咖啡廳、麵館、非遺體驗等文旅業態應有盡有。 如今，梅林村藉助生態村莊風景，踐行產業融合理念發展文旅業態，同時挖掘耕讀文化等本土資源，打造「梅好哥」、「蕭山本味」等品牌，通過三產融合，梅林村已成為城市遊客心目中的「詩與遠方」。 「人氣最旺的時候，一天有上千名外地遊客。」楊燕江表示，通過築巢引鳳，大力吸引鄉村旅遊、民宿經濟、觀光農業等業態落戶梅林，「村裡好看、好玩，遊客自然會來，2024年梅林村接待遊客超5萬人次。」 ——「低碳＋智能」建設未來鄉村 在梅林村裡，隨處可見整齊鋪設的一排排深藍色光伏面板。國網杭州供電公司「零碳工程師」來涵彬介紹，梅林村目前有2座光伏電站，一是「美好生活中心」，是一個近零碳建築，年發電量超16萬千瓦時，可減少二氧化碳排放約94噸，二是光充儲一體化停車場，布局120千瓦分布式光伏，配置了30千瓦儲能。 梅林村光充儲一體化停車場。吳君毅 攝 數據顯示，光伏發電為村民帶來實實在在的民生紅利，不到兩年就回收成本並開始盈利，且村每年集體可以減少幾萬塊錢的費用。越來越多村民也想享受陽光帶來的額外收益，全村50多戶居民已在接洽安裝屋頂光伏。 在更廣闊的鄉野，梅林村漁光互補項目整合86餘畝池塘與39餘畝土地，水上發電、水下養魚，實現「一份土地，兩份收益」，預計每年可增村集體收入超11萬元。 近年來，梅林村將目光聚焦綠色產業的引進與培育，2025年，杭州奔馬低碳新材料智慧工廠在梅林村落戶，這家工廠用技術創新重構生產邏輯，高效乾燥技術讓蒸汽循環利用，廢棄PET回收體系每年減少10萬噸碳排放，為梅林村經濟注入綠色動力。 除了聚焦低碳產業，梅林村將數位技術融入鄉村建設之中，依託「瀝家園」平臺，村民可線上參與村務，通過智慧健康服務站「健康大腦」，梅林村已實現小病不出村、遠程會診等便捷服務。為吸引年輕人才，梅林村還打造了6000平方米的共享辦公空間，吸引40多名「數字遊民」入駐，涵蓋人工智慧創作、設計、自媒體等行業...... 二十年摸索，梅林村將「生態優勢」變成「民生福利」，未來也將繼續沿著綠色低碳之路前行，在綠水青山間書寫鄉村振興的答卷。(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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