70家生物醫藥等企業共同發起「來福倡議」：積極布局全球市場
2025-12-03 01:37 7,317次浏览|天天學習|西出太行，東流入海，與太行山山前大道交會的滹沱河，是千百年來北上南下的必經之地。 歷史上，滹沱河水量豐沛，航運發達，吸引了盧照鄰、歐陽修、文天祥等諸多文壇大家紛紛駐足，留下諸多詩賦名篇。 20世紀70年代中期，由於華北地區久旱少雨，加之城鄉生產生活用水增加、垃圾傾倒等問題，滹沱河「常無水、寬漫灘、白眼沙，偶爾發洪水，歲歲起風塵」。 1982年，習近平來到正定工作。在正定工作期間，他經常騎著一輛「二八」式自行車下鄉調研。行到滹沱河，河上沒有橋，河裡是「大沙窩」，推也推不動，騎也騎不動，他只能扛著自行車步行，在來回穿梭間跑遍了正定的每個村落。 調研過程中，習近平親眼目睹了滹沱河、老磁河沿岸，大風一刮就漫天黃沙的惡劣環境，深刻認識到生態環境保護的重要性，並提出要大搞綠化，改造整治滹沱河和老磁河。 1983年，習近平主持成立了「滹沱河河灘、老磁河河灘改造指揮部」，推進改造河道工作，在兩河灘開展以林還林，大力發展速生豐產林和果樹栽培，使荒灘變寶灘。 1985年，習近平主持制定《正定縣經濟、技術、社會發展總體規劃》，明確提出「寧肯不要錢，也不要汙染，嚴格防止汙染搬家、汙染下鄉」，滹沱河生態修復藍圖自此擘畫。 到中央工作後，習近平總書記也始終關注著滹沱河的生態演變。 2017年，石家莊通過了《滹沱河生態修復工程規劃暨沿線地區綜合提升規劃》。同年，一項西起黃壁莊水庫壩下，東至石家莊市深澤縣東界，全長109公裡的滹沱河全域生態修復工程正式啟動。 109公裡的河道，水從哪裡來？2019年，南水北調中線工程為滹沱河開展首輪生態補水。通過利用南水北調中線水、上遊水庫水、沿河再生水，缺水問題一舉解決。 汙染怎麼治？水質如何保證？環保部門封堵10家企業的排汙口，並在沿線建成8家汙水處理廠，排出水的水質穩定達到地表水Ⅳ類標準。 沙質土壤存不住水，花草樹木怎麼種？綠化團隊反覆篩選品種，科學改良土壤，讓海棠、碧桃等300多種花草樹木在沙地扎了根。 垃圾清走了，汙水淨化了，沙坑填平了，綠色覆蓋荒蕪，荒灘變成溼地，一河碧水迤邐向東。 2021年，習近平總書記在河南考察南水北調中線工程時，講起自己與滹沱河的故事。他說，他在河北正定工作期間，「地下水水位年年降，每年降0.5米左右」。「看縣誌，滹沱河水豐草茂。可到實地一看，哪還有什麼河，都是幹沙床子。騎自行車到了那兒，扛起車就能過河。」 時過境遷。如今正定的地下水水位已止降回升，滹沱河水波光粼粼。2922公頃的水面，相當於4.6個西湖；10289公頃的綠地，相當於1.4萬多個足球場。 煙波浩渺，碧波蕩漾，滹沱河的水，流淌過熙熙攘攘的城、阡陌燈火的鄉。石家莊市滹沱河生態區城區段上，湛藍的河水泛著微波，與沿岸的綠樹青草相映成趣。徜徉於此，人們賞花觀水，河面上不時有水鳥掠過。 後花園、發展軸、新空間，滹沱河的蝶變令人心曠神怡。在習近平生態文明思想指引下，經社會各界的共同努力，歷史悠久的滹沱河，正煥發出生機與活力。「新生」故事未完待續。 總監製丨駱紅秉 魏驅虎 監 制丨王敬東 主 編丨李璇 策 劃丨劉禛 編 輯丨李珊珊 技 術丨毛永豐 視 覺丨郝鳳林 校 對丨孫潔 孟利錚 宋春燕 梁雅琴 閆田田 出 品丨中央廣播電視總臺央視網 支 持丨中國網際網路發展基金會
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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